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搜索 RCE ，共找到 152 条记录
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成

typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
165
本指南详细介绍了如何使用TypeScript和MCP v2 SDK生成一个完整的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了Node.js项目搭建、选择传输层（HTTP或stdio）、实现复杂、经过Schema验证的工具和资源，适用于构建类型安全、功能强大的AI后端服务。
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深度伪造检测与媒体溯源

resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
235
该技能提供全面的媒体情报分析能力，用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印，并验证说话人身份，确保媒体的真实性和可信度。
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PufferLib强化学习环境指南与验证

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
423
本指南提供了关于PufferLib的完整、版本感知的强化学习工作流指导。它详细介绍了如何适配Gymnasium/PettingZoo环境，管理不同版本的PufferLib（如3.0.0和4.0源），确保训练和评估过程的安全性和可重复性。核心内容包括环境契约验证、沙箱构建以及数据来源的准确性管理。
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强化学习算法训练与实现

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
440
稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。
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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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Cohere API V2快速上手指南

cohere-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
92
本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例，涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式，并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例，是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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间接提示注入检测

indirect-injection-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
430
用于检测目标劫持（Goal Hijack）漏洞，即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源（如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容）中时，阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容，而不是执行内容本身携带的额外命令。
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Abridge医疗AI持续集成

abridge-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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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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部署Claude AI应用到云平台

clade-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
该技能提供了部署基于Claude（Anthropic）的无状态、无服务器API封装的完整指南。详细介绍了如何在Vercel、Fly.io和Cloud Run等主流云环境中集成和流式传输Messages API的响应。适用于需要生产化部署、具备密钥管理和实时流式传输能力的AI应用。
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Cohere AI云平台部署集成

cohere-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
397
本技能提供了将基于 Cohere API v2 的应用程序部署到多个主流云平台（如 Vercel、Fly.io 和 Google Cloud Run）的完整指南。它涵盖了生产环境所需的密钥管理、健康检查、流式聊天实现和性能优化，确保AI应用稳定可靠地投入使用。
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Cohere API性能调优指南

cohere-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南提供全面的Cohere API v2性能优化策略。旨在帮助用户优化Chat、Embed和Rerank等核心API的使用效率，显著提高API吞吐量、降低延迟和管理成本。核心技术包括根据延迟预算选择最佳模型、实现流式传输（Streaming）以提升用户体验、高效批量嵌入（Batching）处理、向量压缩以及部署缓存机制。
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