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LLM 安全护栏构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。

学术论文回应与申辩流程

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个高级工作流，专门用于系统化地准备和维护学术会议投稿的回复（rebuttal）。它能够解析外部评审意见，将复杂的顾虑分解为“问题板”，并帮助用户制定结构化的回应策略。该流程内置了溯源性、承诺度和覆盖率等安全门控机制，确保每一条论述都是基于事实、已批准的且覆盖了所有评审提出的问题，适用于论文提交后的回复阶段。

勒索防护恢复演练

testing-ransomware-recovery-procedures

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过备份恢复演练、RTO/RPO核查、恢复顺序验证与清洁恢复检测，以及恢复后安全加固，验证勒索恢复流程以保障组织抗毁能力。

AI安全评估专家

alirezarezvani/claude-skills

定向评估AI/LLM系统，检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用，结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。

智能体自查调试流程

agent-introspection-debugging

affaan-m/everything-claude-code

用于智能体自我排查运行失败的流程，通过采集错误状态、匹配故障模式、落实安全恢复并整理报告，避免重复调用或语境偏移。

交易代理安全防护

llm-trading-agent-security

affaan-m/everything-claude-code

为自主交易代理提供安全框架，通过提示净化、额度约束、交易模拟、钱包隔离和断路机制等手段在签名前保护资产。

智能体工具调用治理与控制

protect-mcp-governance

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略，确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时，通过生成Ed25519签名凭证，为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据，支持安全、可靠的系统部署。

模型防护提示清洗

gws-modelarmor-sanitize-prompt

googleworkspace/cli

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。

模型防护响应清洗

gws-modelarmor-sanitize-response

googleworkspace/cli

通过 Model Armor 模板在命令行中清理模型响应，确保发向用户的输出符合安全策略。

管理AI模型提供商集成

arize-ai-provider-integration

github/awesome-copilot

本技能提供完整的命令行接口(CLI)来管理Arize平台中的AI模型集成。用户可以使用它来列出、创建和获取配置，支持多种主流LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock等），确保模型评估所需的凭证和连接配置正确、安全。

智能体治理与安全模式

agent-governance

github/awesome-copilot

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。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

github/awesome-copilot

对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

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