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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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同步AI代理至Azure Foundry

foundry-agent-sync
github/awesome-copilot
308
本技能允许用户通过本地JSON清单文件，将基于提示词的AI代理（Agent）直接同步和注册到Azure AI Foundry服务中。它通过调用REST API实现代理的服务器端部署，确保代理能够立即在Foundry门户或API中投入使用，适用于大规模、跨环境的AI代理管理。
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间接提示注入检测

indirect-injection-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
430
用于检测目标劫持（Goal Hijack）漏洞，即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源（如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容）中时，阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容，而不是执行内容本身携带的额外命令。
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Anthropic核心消息API工作流

clade-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本技能是Anthropic消息API的综合工作流指南，全面涵盖了与Claude模型交互的各种高级功能。包括流式响应、多模态视觉输入、使用系统提示进行结构化JSON输出，以及处理多轮对话等所有最新的API模式，是开发者集成Anthropic模型的首选入口。
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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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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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Anthropic Claude SDK 最佳实践

clade-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
本指南提供了使用 Anthropic Claude API 的生产级最佳实践模式。它覆盖了TypeScript和Python客户端的配置、健壮的错误处理机制、各种流式传输实现、提示缓存以及批量任务处理，帮助开发者构建高性能、高可靠性的AI应用。
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自动AI智能体进化与优化

evolving-ai-agents
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
271
A-Evolve是一个通用框架，用于通过LLM驱动的进化算法，自动优化和迭代改进AI智能体。它通过在标准基准测试（Benchmarks）上运行“求解-观察-进化”循环，持续优化智能体的提示词、技能和记忆，实现自学习的、性能增强的智能体。
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家庭安防AI基准测试套件

home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
172
本套件是一个全面的评估工具，用于基准测试大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试，覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域，旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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LangChain OTEL 可观测性追踪

langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry（OTEL）原生后端。它解决了核心可观测性痛点，包括确保提示词内容（Prompt Content）的准确捕获、实现子图（Subgraph）级的跨越式Span传播，并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标（SLO）。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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LangChain提示工程与版本控制

langchain-prompt-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
194
本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题，指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试，通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定，确保LLM应用的提示层可靠性。
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AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
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。
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