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LangChain生产环境就绪度清单

langchain-prod-checklist

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Mistral AI 安全最佳实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

提示守卫检测器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

网络日志入侵分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

PydanticAI：类型安全LLM代理框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

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提示注入安全检测器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。

大语言模型安全防护护栏

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具为大型语言模型（LLM）应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击（如提示注入），检测并过滤敏感个人信息（PII）和有害内容。同时，它还能验证模型的输出是否准确、结构化，有效防止幻觉和数据泄露，确保AI应用的安全性与合规性。

AI安全评估专家

alirezarezvani/claude-skills

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。

添加数据和持久化上下文记忆

volcengine/OpenViking

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。

C# 模型上下文服务器构建

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github/awesome-copilot

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。

AI提示安全评估

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github/awesome-copilot

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。

间接提示注入检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

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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