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搜索 Rust ，共找到 23 条记录

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HuggingFace 高速分词器

huggingface-tokenizers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。

Perplexity带引用来源搜索

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本流程执行单次查询的Perplexity搜索，能够获取基于网络的答案，并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析（答案、引用、搜索结果）和格式化处理，确保输出结果具有可追溯的来源链接。

高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。

GEO内容质量E-E-A-T评估

zubair-trabzada/geo-seo-claude

分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号，指导AI引用与结构优化。

AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata

sickn33/antigravity-awesome-skills

AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。

Clarvia工具就绪度评估

clarvia-aeo-check

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。

智能体治理与安全模式

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github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

检测间接提示注入载荷

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测和防御间接提示注入攻击。当LLM代理处理来自外部的不可信内容（如网页、PDF、图片）时，攻击者可能将隐藏指令嵌入其中。本工具通过内容提取、去混淆处理和多模型扫描，在数据进入LLM之前进行安全净化，防止恶意指令劫持代理行为。

生成式引擎优化专家

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tech-leads-club/agent-skills

本技能专注于生成式引擎优化（GEO），旨在确保特定网页的内容结构、元数据和可信度达到AI答案引擎（如Google AI Overviews、ChatGPT、Bing Copilot）的最佳标准。它侧重于技术实现层面，如结构化数据（JSON-LD）、语义化HTML和元数据优化，以提高内容的可发现性、可理解性和可引用性，而非传统的关键词排名。

AI论文可复现性与可用性指南

prai-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为投稿《模式识别与人工智能》的作者提供参考，详细指导如何为论文撰写诚实、准确的可用性声明。重点在于组织可供外审复验的代码、数据和模型，确保研究结果的可信度和可复现性，避免夸大声明。

提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。

法律AI输出可靠性审计

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lawve-ai/awesome-legal-skills

该技能用于对法律AI生成的文本、合同、报告等进行全面的可靠性审计。它不会决定法律问题本身，而是检查输出是否足够扎根于事实证据，是否存在缺乏支持、过度自信、隐藏假设或因果链薄弱的问题。适用于法律备忘录、合规报告、合同审查等高风险场景。

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