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LangChain生产环境就绪度清单
langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性(如LangSmith)、性能优化、安全加固(防止提示注入、处理PII)到严格测试和部署策略等多个维度,帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性,适用于应用上线前或现有系统的审计。
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Mistral AI 安全最佳实践指南
mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录,帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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提示守卫检测器
prompt-guard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
147
Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器,能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令,用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤,支持多语言并提供毫秒级响应。
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网络日志入侵分析
analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本工具提供了一个全面的框架,用于分析Web服务器日志(Apache/Nginx)以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名,识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试,并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属,为SOC分析师生成优先级的报告。
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PydanticAI:类型安全LLM代理框架
pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
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。
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持久化檔案規劃系統
planning-with-files-zht
OthmanAdi/planning-with-files
494
以磁碟上的持久化 Markdown 檔案作為 AI 代理的工作記憶,保存 task_plan.md、findings.md 與 progress.md,讓多步驟任務在上下文遺失後仍可接續。生命週期鉤子會自動注入選定的規劃內容,支援進度追蹤、任務分解與工作階段恢復,適用於研究型或需超過五次工具呼叫的複雜工作。
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LLM护栏:输入输出安全防护
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
用于为大型语言模型(LLM)应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入(如提示注入、敏感信息)和模型输出(如幻觉、有害内容),确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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AI安全评估专家
ai-security
alirezarezvani/claude-skills
100
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。
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添加数据和持久化上下文记忆
ov-add-data
volcengine/OpenViking
401
该技能用于将外部资源(如本地文件、网络URL、代码仓库)和对话内容转化为持久化、可检索的知识和记忆。它核心功能是为OpenViking上下文数据库构建全面的知识库,确保学习到的洞察和外部数据能够在会话间持续可用。当需要注入外部知识或增强上下文持久性时使用。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
494
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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AI提示安全评估
ai-prompt-engineering-safety-review
github/awesome-copilot
234
对AI提示进行全面安全与偏见分析,识别信息误导、注入与隐私风险,并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。
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基于文件的AI代理规划
planning-with-files-ar
OthmanAdi/planning-with-files
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基于文件的持续规划系统,用于多步骤AI代理。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md文件,将规划上下文注入生命周期钩子。仅自动恢复项目规划文件。可通过session-catchup.py --metadata检查本地代理会话元数据,或--replay播放有限摘录。可选控制模式仅在主机支持时请求继续,从不执行声明的Markdown命令。无网络数据上传路径。适用于需要5次以上工具调用的研究或工作。
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