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智能体工具调用治理与控制
protect-mcp-governance
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
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。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
397
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。
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M365 MCP 代理部署管理
mcp-deploy-manage-agents
github/awesome-copilot
211
在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理,管理其生命周期、分配、访问控制与合规,保障组织级 Copilot 能力的安全上线。
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人工智能伦理与负责任AI审查
ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
283
此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险,提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档,适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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数据监控与AI智能体顾问
monte-carlo-monitoring-advisor
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口,分析用例重要性,并自动创建数据质量监控(包括表、指标和校验)。此外,它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性,确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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模型亚组公平性审计
auditing-subgroup-fairness
maziyarpanahi/openmed
293
该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型,以检测不同人口子群组(如性别、年龄、种族)之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异,帮助用户在部署前发现“欠保护”现象,确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成
authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
112
用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果(如性能指标、数据泄露率、子群公平性等),自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档,确保临床AI的文档化和合规性。
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决策所有权审计
decision-ownership-audit-ignacio-adrian-lerer
lawve-ai/awesome-legal-skills
201
在依赖AI辅助的法律、合规、治理和机构决策前进行审计,判断负责人或机构是否有足够权限获取证据、推理过程、不确定性、权威依据和审查路径,从而真正拥有决策,而非仅仅批准、签署或传递结果。
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欧盟人工智能法案合规顾问
eu-ai-act
lawve-ai/awesome-legal-skills
231
基于欧盟《人工智能法案》(2024/1689)及 Digital Omnibus 的合规助手,支持风险分级、禁止实践、高风险与 GPAI 义务、透明度、合格评定/CE 标志、治理、处罚和合规时限,并映射 ISO 42001、NIST AI RMF 与 GDPR。用于欧盟人工智能合规与分类问题。
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智能体记忆系统工程
memory-engineering
alirezarezvani/claude-skills
298
该框架将记忆视为一个复杂的代谢系统,而不仅仅是数据存储空间。它提供了一套全面的工具和方法论,用于审计、成本核算和治理AI智能体的记忆系统。核心在于设计“遗忘机制”,防止状态积累和性能衰退。功能包括成本分析、记录分类(事实/技能/日志)和强制遗忘策略的制定,确保系统可持续运行。
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NIST人工智能风险管理框架应用
nist-ai-rmf
lawve-ai/awesome-legal-skills
332
该技能用于严格应用NIST人工智能风险管理框架(AI RMF)。它结合了AI核心框架与生成式AI(GenAI)特定风险,支持快速咨询、治理计划构建和全面影响评估。适用于AI治理、合规和风险管理专业人员。
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