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可靠自治智能体指南

autonomous-agents

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍构建可靠自治代理的原则、模式、分解策略与工具，强调领域约束、人工审核与审计以阻止错误级联。

LlamaGuard 内容审核

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型，能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险，支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。

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。

Perplexity API安全防护与使用策略

perplexity-policy-guardrails

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制，以及来源引用质量评分，旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。

提示工程与大模型优化

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Jeffallan/claude-skills

本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。

Retell AI语音代理策略护栏

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了使用Retell AI进行语音代理和电话呼叫自动化时的策略护栏实现模式。它旨在确保AI在电话交互过程中严格遵守预设的业务规则和安全政策，有效防止越权行为或对话流程的偏差。

LLM护栏：输入输出安全防护

implementing-llm-guardrails-for-security

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于为大型语言模型（LLM）应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入（如提示注入、敏感信息）和模型输出（如幻觉、有害内容），确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。

Phoenix 大模型应用评估工具

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Phoenix Evals 是一款用于构建和运行 AI/LLM 应用评估器的工具。它支持代码评估和 LLM 评估，涵盖 RAG 系统、数据集创建、实验运行及生产环境监控。用户可通过 Python 或 TypeScript 实现模型性能验证，确保系统可靠性与准确性。

Claude内容安全防护与卫栏

clade-policy-guardrails

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

大型语言模型安全防护层

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Arduino与Azure IoT边缘集成

arduino-azure-iot-edge-integration

github/awesome-copilot

设计并实现Arduino与Azure IoT Hub和IoT Edge的集成，涵盖安全预配置、可靠遥测、命令处理和生产环境防护措施。

具界AI代理循环设计

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。

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