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AWQ 激活感知权重量化

awq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

AWQ 利用激活感知权重保护技术，将 7B-70B 模型压缩到 4-bit，在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度，可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。

AI内容政策过滤与审核

klingai-content-policy

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能旨在为AI生成内容（如视频）提供强大的内容安全过滤和审核机制。它能够在用户提交提示词（Prompts）之前进行预过滤，阻止生成违反内容政策的内容（包括暴力、色情、仇恨言论、非法活动等），从而保护用户和开发者的API资源。提供了完整的Python代码实现，用于提示词检查和异常处理。

本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

AWS Macie数据敏感信息分类

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Amazon Macie是AWS提供的全托管服务，它利用机器学习和模式匹配技术，用于发现、分类和保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如PII、财务信息和凭证）。该工具能自动识别多种敏感数据类型，帮助用户进行深入的云数据防泄漏和合规审计。

Cohere数据脱敏与隐私合规

cohere-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于在调用Cohere API时处理和保护敏感数据。该技能集实现了PII（个人身份信息）的自动检测和脱敏（红化）功能，涵盖了输入预处理、响应后清理和完整的审计日志记录。确保系统符合GDPR/CCPA等数据隐私法规要求，安全处理用户数据。

智能合约风险评估系统

contract-review

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能是一个高级的合同评审工具，采用多智能体协同机制，对用户上传的法律合同进行全面、深度的分析。它模拟了法律团队的工作流程，同时从风险、合规性、保护缺失、行文清晰度等多个维度进行评估，最后生成包含安全评分和详细报告的综合报告。适用于非法律专业人士进行合同风险自查。

实时深度估计隐私处理

depth-estimation

SharpAI/DeepCamera

本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计，能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能，并特别支持“隐私模式”，通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节，但能保留完整的空间布局和活动轨迹，适用于安全监控和隐私保护领域。

分析Copilot历史生成个性化指令

vardoger-analyze

github/awesome-copilot

该工具利用本地的`vardoger` CLI读取您的GitHub Copilot命令行历史记录。它深入分析您的编码习惯、行为模式和使用风格，从而生成一套高度个性化的使用指令。这些指令会被安全地写入本地配置文件，使Copilot能够根据您的个人风格进行定制化调整，提供更贴合您使用习惯的AI辅助体验。所有操作均在本地完成，保护数据隐私。

监测模型提取与隐私泄露攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在提供一套全面的检测框架，用于识别和防御滥用推理API的AI攻击，如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露，帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API，或进行预部署红队演练，以评估模型面临的实际安全风险。

AI智能体工具调用安全防护

securing-agentic-ai-tool-invocation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套完整的深度防御框架，用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批（HITL），以及利用策略引擎（如NeMo Guardrails）进行强制执行，有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。

AI公平性审计与证据设计

facct-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为AI公平性、可问责性和透明度（FAccT）实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型（如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程）相匹配，强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性，确保研究的科学性和伦理性。

模型亚组公平性审计

auditing-subgroup-fairness

maziyarpanahi/openmed

该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型，以检测不同人口子群组（如性别、年龄、种族）之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异，帮助用户在部署前发现“欠保护”现象，确保AI系统的公平性和可治理性。

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