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搜索 工作流安全 ，共找到 38 条记录
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智能合约风险评估系统

contract-review
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
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。
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核心AI数据管理与合规

coreweave-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程，包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准（AES-256）和数据安全合规要求。
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LangGraph人机循环审批流程

langchain-langgraph-human-in-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
用于在复杂的LangGraph工作流中集成人工审核环节。它允许流程在执行关键、不可逆的操作（如发送邮件或调用工具）前暂停，等待用户通过Web UI或Slack进行人工批准。本技能解决了流程中断时的状态序列化、恢复机制，确保了工作流的安全性、可控性与数据完整性。
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OWASP 智能体安全分类框架

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Tencent/AI-Infra-Guard
392
本技能提供 OWASP 2026 智能体应用十大风险（ASI）框架，用于对 AI 代理系统中的安全风险进行分类。它将检测发现映射到标准化风险类别，如目标劫持、工具滥用和身份滥用，支持对代理工作流进行一致的安全评估和修复优先级排序。
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Runway AI安全基础

runway-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本技能旨在指导用户掌握Runway平台的AI视频生成和创意功能。内容涵盖了从SDK配置、图像转视频生成到错误代码处理的完整流程，帮助开发者安全、高效地在应用中集成高质量的AI视频工作流。
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AI工作流诊断审计

diagnose
github/awesome-copilot
72
这是一个系统性的AI工作流审计工具。它能够从提示质量、上下文效率、工具健康、架构适宜性以及安全性五个维度进行深度诊断，生成一份带分数的报告。报告不仅指出问题，还会提供优先级的、可执行的修复建议，帮助用户在部署AI系统前发现并解决潜在的鲁棒性缺陷。
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语音克隆与合成语音生成

voice-clone-lab
opensquilla/opensquilla
155
本技能用于根据本地音频样本创建和注册可复用的克隆音色，供后续的文本转语音（TTS）使用。它严格遵循“先获取同意”的工作流，要求用户提供明确的授权、详细的说话人元数据和版权证明。功能旨在确保生成的语音ID在内容创作中使用是安全、可溯源且完全符合法律规定的。
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具界AI代理循环设计

loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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构建最小化AI智能体技能栈

agent-skill-stack
github/awesome-copilot
294
本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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智能体工作流审计与评分

eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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机器学习训练工作流编排

ito-training
affaan-m/ECC
371
本技能负责编排复杂的机器学习训练工作流，用于专用的计算集群。它管理着从预训练、微调到强化学习等多个阶段，通过验证不可变的训练清单、最新的资源配额和多级确认门控机制。该技能是一个规范的作业提交接口，重点强调了执行前的安全、幂等性以及资源有效性验证。
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