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YES.md AI 治理引擎

sickn33/antigravity-awesome-skills

YES.md 是 AI 治理引擎，提供安全门、证据法则与影响意识，迫使助手在改动配置、部署前核查数据、避免猜测，并确保每次修复都经验证，防止盲目重试与推脱责任。

运行实验部署

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

自动检测CLAUDE配置，协调本地/远端/Vast.ai/Modal等GPU资源，完成环境准备、代码同步、W&B集成，并通过screen或serverless启动训练实验。

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。

AuraKit全栈开发引擎

davepoon/buildwithclaude

AuraKit将一次/aura调用升级为具备34种模式、OWASP SEC-01~15安全规则、13个运行时钩子、模型分层、75%令牌节省与多语言审查能力的全栈开发引擎。

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。

提示治理工具包

prompt-governance

alirezarezvani/claude-skills

将提示视为生产级代码，提供注册中心、评估流水线和治理流程，帮助团队管理版本、测试质量、推进上线并防止回归。

完整输出强制策略

full-output-enforcement

Leonxlnx/taste-skill

通过覆盖默认截断逻辑、禁止占位符模式并优雅处理令牌上限拆分，确保每次请求都返回完整代码与文档，不留残篇。

模型防护提示清洗

gws-modelarmor-sanitize-prompt

googleworkspace/cli

通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令，使用指定模板过滤用户提示，可从 stdin、文本或 JSON 输入，保障模型对外调用的安全性。

模型防护响应清洗

gws-modelarmor-sanitize-response

googleworkspace/cli

通过 Model Armor 模板在命令行中清理模型响应，确保发向用户的输出符合安全策略。

智能体治理与安全模式

agent-governance

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。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

github/awesome-copilot

对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

Arize 追踪导出工具

github/awesome-copilot

通过 ax CLI 从 Arize 下载 span、trace 和 session，辅助调试 LLM 应用，支持 ID/过滤/探索采样规则以及全量导出，统一写入 .arize-tmp-traces 目录。

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