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自动加密货币业务拓展智能体

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能包旨在构建专业的AI智能体，实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程：包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计，以及设计了包含人工审核环节的BD流程，适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。

Instructor 结构化输出

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。

AI智能体数据处理与合规指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套全面的指南，用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类（包括PII和PHI）、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时，能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。

Lindy AI代理安全最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Perplexity数据处理与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。

子代理创建指南

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提供创建具备独立上下文的 AI 子代理的流程，涵盖目的设定、元数据配置、提示撰写，以及验证、调试、安全审计、代码评审等常见角色示例，帮助在复杂多步任务中分工委托。

TwinMind安全基础配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户配置TwinMind的各项安全基础最佳实践。内容涵盖设备端音频处理、加密云备份、麦克风权限管理和数据隐私控制，确保AI会议记录在最高标准下进行安全处理，适用于企业级部署和数据合规性管理。

机器学习训练数据安全管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了在云端GPU实例（如Vast.ai）上安全管理训练数据和模型工件的完整流程。它涵盖了数据传输（SCP、压缩、云存储）、AES-256加密实现、模型检查点到S3的持久化，以及实例销毁前的安全数据清理，确保了整个机器学习项目的合规性和数据完整性。

PydanticAI：类型安全LLM代理框架

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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。

AI安全评估专家

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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。

智能体治理与安全模式

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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。

敏感信息泄露检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

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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