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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security

SnailSploit/Claude-Red

提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。

提示词与技能优化器

prompt-improver

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估，提供详细的评分卡和可操作的重写建议，确保内容符合最佳实践，提升AI性能。

AI工作流诊断审计

github/awesome-copilot

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。

LLM提示注入专家攻击手册

llm-prompt-injection

yaklang/hack-skills

本手册提供了一个全面的LLM安全测试指南，详细介绍了多种高级攻击技术。内容涵盖直接指令覆盖、通过RAG和网络数据进行的间接污染、功能调用滥用以及复杂的数据窃取方法，是AI安全研究和渗透测试的必备资料。

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