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搜索 LLM 安全，共找到 12 条记录

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企业级大模型工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

企业级大模型工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

Instructor 结构化输出

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

LangChain 企业级角色访问控制

langchain-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 LangChain 应用提供企业级 RBAC，包括角色权限、模型访问管控、租户隔离与配额管理，满足多租户与安全要求。

Mistral 安全实践指南

mistral-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导团队在接入 Mistral AI 时实施 API 密钥管理、请求与响应净化、安全日志和密钥轮换，降低秘钥泄露与注入攻击风险的实用流程。

LLM可编程安全防护

nemo-guardrails

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。

类型安全的AI代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

提示注入防御检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过正则匹配、启发式评分和 DeBERTa 分类器检测针对大模型的提示注入攻击，可在请求到达模型前拦截或标记恶意输入，适配校验层、审计与安全响应场景。

LLM 安全护栏构建

implementing-llm-guardrails-for-security

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。

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。

交易代理安全防护

llm-trading-agent-security

affaan-m/everything-claude-code

为自主交易代理提供安全框架，通过提示净化、额度约束、交易模拟、钱包隔离和断路机制等手段在签名前保护资产。

管理AI模型提供商集成

arize-ai-provider-integration

github/awesome-copilot

本技能提供完整的命令行接口(CLI)来管理Arize平台中的AI模型集成。用户可以使用它来列出、创建和获取配置，支持多种主流LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock等），确保模型评估所需的凭证和连接配置正确、安全。

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