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搜索 AI工具 ，共找到 276 条记录
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AI智能体工具上下文安全审计

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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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基于Garak的LLM红队安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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AI智能体工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的深度防御框架，用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批（HITL），以及利用策略引擎（如NeMo Guardrails）进行强制执行，有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。
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RAG流程提示注入安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供全面的安全测试方法，用于检测检索增强生成（RAG）流程中的漏洞。它专注于探测通过污染文档实现的间接提示注入，以及向量空间中的嵌入操纵攻击。使用NVIDIA garak、Promptfoo和PyRIT等工具，可验证RAG系统的检索防护能力和CI/CD的安全性，确保系统不会受到恶意输入或数据泄漏的攻击。
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Tamarind 云端分子设计平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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通过 REST API 或 MCP 在 Tamarind Bio 托管云端 GPU 上运行开源分子设计与结构生物学工具：AlphaFold、Boltz、Chai 结构预测，RFdiffusion、ProteinMPNN 蛋白与结合体设计，抗体/纳米抗体设计，DiffDock 分子对接、结合亲和力预测、MSA 生成与分子动力学模拟，无需本地 GPU。
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反欺骗与完整性检查

anti-deception
sickn33/antigravity-awesome-skills
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此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱，例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具，提供结构化的完整性程序和反向证据，确保输出结果基于事实和最高的正直标准，有效防止提供迎合性或不准确的答案。
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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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跨模型任务派发与评审

dispatch
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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自然语言浏览器意图执行

browser-intent
ruvnet/ruflo
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这是一个基于自然语言的浏览器自动化工具。它允许用户用日常语言描述目标操作（如“点击登录按钮”、“填写搜索框内容”），无需编写复杂的CSS选择器。通过结合大型语言模型（LLM）能力，可以驱动浏览器执行多步骤的复杂交互，特别适用于元素选择难以定位或结构不稳定的网页。
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