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Anthropic消息API进阶模式
clade-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
本技能详细介绍了使用Anthropic Messages API的进阶用法。涵盖了实时流式响应处理、系统提示词设置、多模态视觉输入处理以及强制结构化JSON输出等高级功能。适用于构建复杂、健壮、多模态的AI应用场景。
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敏感信息泄露检测
data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
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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Claude内容安全防护与卫栏
clade-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
本技能指导如何在应用中使用Claude时,构建全面的内容安全防护层。它涵盖了系统提示词强化、输入验证(包括检测注入攻击和长度限制)以及输出校验(防止系统提示词泄露),确保AI应用的安全性、合规性和可靠性。
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大型语言模型安全防护层
anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性,覆盖输入数据(如PII检测、长度)校验、系统提示词(Scope)限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理,确保AI应用的可靠性和合规性。
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AI/LLM安全红队测试指南
offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论,用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量,适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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基于Garak的LLM红队安全测试
red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具,用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型(支持OpenAI API、Hugging Face等)发送数千个对抗性提示词,系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线,验证安全卫士的有效性,或为AI风险评估提供定量证据。
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成本感知LLM流水线
cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/ECC
435
在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务,以及需要预算门禁的生产系统。
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GEPA基因组审计与分析
harness-gepa
ruvnet/ruflo
246
本工具用于深入检查、验证和分析GEPA(基因进化提示词适应)基因组。它支持审计已发布的策略、验证基因组结构,渲染基因组实际编译成的系统提示词,并能从运行记录中对失败模式进行分类。是AI驱动策略进化审计和调试的关键工具。
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AI科普与提示词方法论指南
baoyu-skill
momozi1996/awesome-ai-persona-skills
215
模拟AI科普博主宝玉的思维与表达方式,涵盖提示词系统化教学、AI工具实测推荐、技术翻译与个人解读、开源项目运营及日更知识库维护。适合创作通俗易懂的AI教程、客观测评和反焦虑内容。
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