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AI安全
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宪法式人工智能安全
constitutional-ai
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
358
介绍如何通过自我批判的监督训练和 RLAIF 强化训练,构建无需人工标签也能减轻有害输出的宪法式 AI 安全体系,适用于 Claude 等助手的安全对齐。
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自动加密货币业务拓展智能体
crypto-bd-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能包旨在构建专业的AI智能体,实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程:包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计,以及设计了包含人工审核环节的BD流程,适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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Cursor AI模型密钥配置管理
cursor-api-key-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”(BYOK)功能,以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制,实现成本的直接管理,并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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多智能体代码审查编排工具
error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统,能够协调多个专业智能体(如安全审计、性能分析、架构专家)对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合,为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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GCP生产代码示例生成器
gcp-examples-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform(GCP)代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置(如Terraform/IaC)、安全最佳实践(IAM,VPC-SC)和监控设置,确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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Instructor 结构化输出
instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据,自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON,并支持多模型流式返回部分结果,适用于构建可靠的结构化输出流程。
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AI内容政策过滤与审核
klingai-content-policy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
该技能旨在为AI生成内容(如视频)提供强大的内容安全过滤和审核机制。它能够在用户提交提示词(Prompts)之前进行预过滤,阻止生成违反内容政策的内容(包括暴力、色情、仇恨言论、非法活动等),从而保护用户和开发者的API资源。提供了完整的Python代码实现,用于提示词检查和异常处理。
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Kling AI生产环境部署检查清单
klingai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前,系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略(如重试逻辑和超时设置)、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标,帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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Kling AI模型升级与迁移指南
klingai-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
本指南为开发者提供了安全迁移Kling AI视频生成模型版本(如v1.x到v2.x)的全面指导。内容涵盖了版本间的兼容性变更、参数差异、功能矩阵(包括原生音频和相机控制)以及代码示例,帮助开发者理解如何进行模型升级、A/B测试和实现可靠的回滚机制,确保API集成顺利。
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LangChain SDK安装与身份验证
langchain-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本指南详细介绍了LangChain SDK在Python和Node.js环境中的安装流程。它指导用户配置核心依赖包,并安全地设置OpenAI、Anthropic和Google等主流大型语言模型(LLM)提供商的API密钥,是启动任何LLM应用开发项目的必备步骤。
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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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