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搜索 系统工具 ，共找到 101 条记录
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大模型链评估与回归测试

langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化，以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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OWASP 智能体安全分类框架

owasp-asi
Tencent/AI-Infra-Guard
392
本技能提供 OWASP 2026 智能体应用十大风险（ASI）框架，用于对 AI 代理系统中的安全风险进行分类。它将检测发现映射到标准化风险类别，如目标劫持、工具滥用和身份滥用，支持对代理工作流进行一致的安全评估和修复优先级排序。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
139
本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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智能家居视频异常检测基准

smarthome-video-anomaly-benchmark
SharpAI/DeepCamera
277
本基准测试套件专用于评估视觉语言模型（VLM）在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集，覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解，是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。
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AI工作流诊断审计

diagnose
github/awesome-copilot
72
这是一个系统性的AI工作流审计工具。它能够从提示质量、上下文效率、工具健康、架构适宜性以及安全性五个维度进行深度诊断，生成一份带分数的报告。报告不仅指出问题，还会提供优先级的、可执行的修复建议，帮助用户在部署AI系统前发现并解决潜在的鲁棒性缺陷。
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ISO 42001 AI管理系统审计

aims-audit
alirezarezvani/claude-skills
248
专业的AI管理系统(AIMS)审计工具，基于ISO 42001标准进行压力测试。它涵盖范围定义、风险登记、政策合规性及与其他质量安全体系的集成性等六个关键审计领域，是进行认证前准备或年度内部审计的必备流程。
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智能体技能创作流程指南

write-a-skill
alirezarezvani/claude-skills
245
本技能提供了一套完整的、结构化的工作流程，用于创作、编写和完善新的AI智能体技能。它指导用户完成从需求收集、撰写结构化文档到编写工具脚本，再到优化技能描述的过程。适用于需要构建复杂AI智能体工具集或知识库的系统架构师和开发者。
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课程大纲补充阅读材料生成器

syllabus
alirezarezvani/claude-skills
369
专业的课程大纲阅读材料生成工具。用户只需上传课程大纲，系统即可自动解析主题和学习目标，并根据设定的受众和时间范围，利用学术搜索资源查找最新的同行评审论文。最终输出的.docx文件包含专业摘要、可点击的文献链接和高阶讨论问题，极大提升课程资源的专业性和实用性。
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语音转换与音色克隆工作室

voice-conversion-studio
opensquilla/opensquilla
449
专业的语音转换工具，用于将本地音频录音源转换为已授权的目标音色。该系统管理着复杂的转换流程，需严格检查源文件及目标音色的版权和授权，并支持设定目标语言、情绪、语速等细节参数，确保转换质量和合规性。
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RAG向量及嵌入弱点评估

assessing-vector-and-embedding-weaknesses
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
该技能用于对检索增强生成（RAG）系统和向量数据库进行安全审计。它重点检测嵌入模型是否易发生反演、是否存在跨租户数据泄露，以及知识库是否容易被污染，是满足OWASP LLM08:2025等安全标准的关键工具。
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AI智能体工具上下文安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
用于全面审计AI智能体使用的模型上下文协议（MCP）服务器。该工具可检测工具投毒、工具遮蔽、数据泄露、SSRF和未授权暴露等关键安全漏洞。在集成新工具或进行安全审查时使用，确保AI系统供应链的可靠性。
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检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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