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搜索 数据安全 ，共找到 368 条记录
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安全数据加解密

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借助encryption-tool插件完成AES、RSA等算法的数据加解密，帮助保护敏感信息并按需生成加密或解密后的文件。
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静态数据加密核查

encryption-at-rest-checker
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425
为安全专家提供静态加密核查的自动化指导，包括操作步骤、行业最佳实践、合规建议和可部署配置，适用于渗透测试、威胁建模及企业安全框架的场景。
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Evernote API安全最佳实践

evernote-security-basics
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本指南详细介绍了Evernote API集成的安全最佳实践。涵盖了凭证安全管理（使用密钥库），OAuth流程的CSRF保护，使用AES-256-GCM加密存储访问令牌，以及输入数据和日志记录的脱敏处理。适用于任何需要增强Evernote集成安全性的生产环境。
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Exa SDK开发模式与最佳实践

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本指南提供了Exa-js SDK的生产级开发模式，旨在帮助开发者构建健壮、可靠的应用。涵盖了客户端单例模式、类型安全封装、全面的错误处理机制、带有指数退避的重试逻辑，以及使用Zod进行响应数据验证。适用于需要将Exa API集成到大型、复杂系统，或需要统一团队编码标准的场景。
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精通Firebase后端架构设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能深入讲解如何使用Firebase构建完整且健壮的后端系统。核心知识点在于指导开发者从传统的关系型思维转向NoSQL的查询驱动思维，进行数据模型设计。内容重点强调了安全规则的编写、数据去规范化（denormalization）的最佳实践，确保构建的后端既高效又安全。
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Firebase APK安全扫描

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trailofbits/skills
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扫描Android APK中Firebase配置，检测数据库、存储、认证和云函数风险，便于合规的移动安全评估。
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Firebase 规则生成器

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自动辅助生成 Firebase 安全规则，提供最佳实践指导、模板配置和验证步骤，面向 GCP 计算、存储和数据工作负载。
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Firebase与Vertex AI全栈集成

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用于指导端到端的全栈应用开发，实现Firebase平台（Auth, Firestore, Hosting等）与Vertex AI/Gemini的深度集成。支持构建高度安全、具备数据检索增强生成（RAG）等功能的AI驱动应用，覆盖完整的开发、部署和运维流程。
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多环境爬虫爬取配置指南

firecrawl-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何为Firecrawl配置可靠的多环境（开发、预发布、生产）爬取流程。核心目标是解决跨环境的配置和成本控制问题。内容涵盖了使用Docker进行本地自托管、环境隔离配置，以及构建安全的爬取封装层，确保数据抓取流程的稳定性和成本可控性。
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Firecrawl安全最佳实践

firecrawl-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了集成Firecrawl时的安全最佳实践。内容涵盖了关键的API密钥管理（使用环境变量，避免硬编码）、使用HMAC-SHA256验证Webhook签名以确保数据完整性、跨环境密钥分离，以及对爬取内容的净化处理，用于防御XSS和PII泄露。适用于构建高安全性的生产系统。
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Fireflies.ai 调试诊断包

fireflies-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具用于收集Fireflies.ai的全面诊断证据。它能够捕获环境信息（如Node/Python版本、OS）、检查API连通性、获取账户元数据，并抓取最近会议的元数据。生成的诊断包是安全、脱敏的，非常适合用于提交技术支持工单或排查复杂的平台问题。
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配置 Fireflies API 认证

fireflies-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何配置和验证 Fireflies.ai GraphQL API 的认证流程。内容涵盖获取 API Key、设置环境变量，并通过 Node.js、Python 和 cURL 等多种语言示例，验证API连接的完整步骤，确保外部应用能安全访问会议数据。
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