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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
471
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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Kling AI生产环境部署检查清单
klingai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
143
本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前,系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略(如重试逻辑和超时设置)、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标,帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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Lindy AI代理安全最佳实践
lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
503
本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围(Scoping)和数据处理规范。通过掌握这些知识,用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险,确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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Mistral AI多环境配置
mistral-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
本技能提供了一套完整的框架,用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关,确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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智能体AI邮箱基础设施
agentmail
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
专为AI智能体设计的邮件基础设施平台。通过REST API提供完整的邮箱服务,包括创建可用的虚拟邮箱、发送和接收邮件、处理外部服务的验证码,以及设置实时的入站Webhook。该系统内置信誉(Karma)机制,确保通信的高可靠性和安全性,适用于复杂的自动化工作流。
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论文审稿反驳工作流
rebuttal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
68
解析学术论文的外部审稿意见,提炼关注点,并在会议字数限制内起草有依据、合规的纯文本反驳回复。支持多个审稿人、多轮回复和安全性检查,防止捏造内容与过度承诺。适用于ICML/OpenReview等投稿后的 rebuttal 流程。
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模型防护提示清洗
gws-modelarmor-sanitize-prompt
googleworkspace/cli
109
通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令,使用指定模板过滤用户提示,可从 stdin、文本或 JSON 输入,保障模型对外调用的安全性。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
397
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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Claude内容安全防护与卫栏
clade-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
本技能指导如何在应用中使用Claude时,构建全面的内容安全防护层。它涵盖了系统提示词强化、输入验证(包括检测注入攻击和长度限制)以及输出校验(防止系统提示词泄露),确保AI应用的安全性、合规性和可靠性。
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Abridge医疗AI持续集成
abridge-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行,重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描(确保HIPAA合规性)以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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AI安全扫描与漏洞检测
aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
177
本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架,提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测,包括越狱测试,确保AI系统的安全性和可靠性。
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大型语言模型安全防护层
anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性,覆盖输入数据(如PII检测、长度)校验、系统提示词(Scope)限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理,确保AI应用的可靠性和合规性。
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