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持续LLM红队测试与安全防护

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
335
这是一个用于自动化、持续的LLM应用红队测试框架。它将Promptfoo和DeepTeam集成到CI/CD流程，依据OWASP Top 10、OWASP Agentic和MITRE ATLAS等标准，对LLM进行对抗性压力测试。核心目的是在模型或代码更新后，检测和阻止安全漏洞（如越狱、注入）的回归，作为关键的合并前安全门禁。
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大模型安全护栏防御

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
用于为大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体应用部署全面的运行时安全防护层。该技能集成了Llama Guard 3、NeMo Guardrails和LLM Guard等业界领先的护栏系统，用于检查和限制所有输入和输出数据。这对于需要防止越狱攻击、提示词注入（OWASP LLM01）、有害内容和敏感数据泄露的生产环境至关重要。
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Neon函数：长连接无服务器后端

neon-functions
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
Neon函数是部署在Neon数据库分支上的长连接、状态化无服务器HTTP处理器。它适用于超出传统无服务器限制的复杂后端工作负载，如实时WebSocket、SSE流式传输或复杂的AI代理。函数能够自动注入数据库连接，并保持内部状态，从而确保高性能和数据近度。
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Angular开发最佳实践指南

angular-developer
affaan-m/ECC
311
本指南全面介绍了Angular应用的开发最佳实践。内容涵盖组件架构、使用Signals进行状态管理、高级路由、依赖注入、表单处理（优先使用Signal Forms），以及实现可访问性（ARIA）的最佳方法。此外，还详细介绍了新项目设置和SSR等现代渲染策略。
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Django安全最佳实践指南

django-security
affaan-m/ECC
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本指南提供了Django应用全面的安全最佳实践。涵盖了从认证、授权（RBAC）到底层配置的各个方面，详细指导如何设置安全相关的中间件，防止CSRF、XSS和SQL注入等常见漏洞，确保应用在生产环境中的高安全性。
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.NET开发模式与最佳实践

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affaan-m/ECC
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本指南全面介绍了C#和.NET语言的惯用模式和最佳实践。内容涵盖了不可变性、依赖注入、显式编程、异步编程（async/await）、Options模式和结果模式。是使用ASP.NET Core构建健壮、可扩展、可维护企业级应用的必备参考资料。
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FastAPI生产级最佳实践模式

fastapi-patterns
affaan-m/ECC
500
本指南提供了一套用于构建生产级、可扩展FastAPI API的架构模式和最佳实践。内容涵盖了清晰的项目结构划分、使用依赖注入管理数据库会话和认证、通过Pydantic定义请求和响应模型，以及处理异步I/O操作等关键环节，确保代码的健壮性和可维护性。
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Kotlin Ktor 后端开发模式

kotlin-ktor-patterns
affaan-m/ECC
379
本指南提供一套完整的 Ktor 后端服务器架构模式，用于使用 Kotlin Coroutines 构建健壮、可维护的 RESTful API。涵盖了路由定义、插件配置（如认证、跨域）、依赖注入（Koin），并指导了如何进行WebSocket通信和单元集成测试。
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Laravel安全最佳实践指南

laravel-security
affaan-m/ECC
304
本指南详细介绍了保护Laravel应用程序安全性的最佳实践。涵盖了从用户认证和权限控制到输入验证、数据加密，以及如何防御XSS、CSRF和SQL注入等常见漏洞的最佳技术方案。
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Perl安全编码与安全模式

perl-security
affaan-m/ECC
417
本指南全面收录了Perl开发中的核心安全模式，旨在防御SQL注入、跨站脚本(XSS)、路径穿越和命令注入等常见漏洞。内容涵盖Perl的污点模式（Taint Mode）、严格的白名单输入验证、安全文件操作以及外部命令执行的最佳实践，助力构建健壮可靠的应用程序。
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Quarkus应用安全最佳实践

quarkus-security
affaan-m/ECC
287
本指南提供了构建健壮Quarkus应用的全面安全最佳实践。详细介绍了如何实施安全的认证（JWT, OIDC）、基于角色的授权（RBAC）、使用Bean Validation进行严格输入验证，以及防止SQL注入和CSRF等常见漏洞。是加固资源访问和安全管理密钥的关键知识点。
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AI安全内容扫描

safety-scan
ruvnet/ruflo
381
本工具用于对所有不可信输入（如用户提交、API数据或网络钩子数据）进行全面安全扫描。它可以利用先进的AI防御机制，检测提示词注入、越狱尝试和对抗性攻击等威胁，确保数据在进入模型或执行流程前是安全可靠的。
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