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云攻击方法论

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SnailSploit/Claude-Red

面向 AWS、Azure、GCP 的云安全攻击与渗透方法论，涵盖身份识别、凭据收集、枚举、提权、持久化、数据外传、横向移动、无服务器与云上 Kubernetes 攻击及规避检测，适用于授权评估。

AI/ML安全专家攻击手册

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本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。

LLM提示注入专家攻击手册

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yaklang/hack-skills

本手册提供了一个全面的LLM安全测试指南，详细介绍了多种高级攻击技术。内容涵盖直接指令覆盖、通过RAG和网络数据进行的间接污染、功能调用滥用以及复杂的数据窃取方法，是AI安全研究和渗透测试的必备资料。

认知推理与智能体校验系统

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该系统提供了一套完整的认知操作库，用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块，能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时，智能体获取的不是最终答案，而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”，确保输出结果的健壮性和自我验证性。

AI项目治理与可行性评估

alirezarezvani/claude-skills

这是一个模拟首席AI官（CAIO）的严格审查流程，用于评估任何涉及AI的商业计划。在使用AI功能前，该工具强制要求用户评估六个核心维度：效果评估标准、幻觉和错误率风险、欧盟AI法合规性、模型构建方案（API/自建）、成本经济性以及所需团队配置。确保AI项目落地安全、合规且具有经济可行性。

欧盟AI法案合规性评估

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alirezarezvani/claude-skills

这是一个全面的合规性评估工具，用于在AI系统进入欧盟市场前进行压力测试。它根据欧盟AI法案要求，涵盖了六个核心问题，包括禁止应用、高风险分类、符合性评估流程、角色义务、透明度披露以及通用目的AI（GPAI）的系统性风险检测，确保系统满足严格的法律要求。

维基知识库论文内容自动扩充

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

该技能旨在解决研究维基知识库中论文内容缺失的问题。它遵循Karpathy LLM-wiki原则，通过调用多个外部知识源（如arXiv、AlphaXiv），并利用LLM的摘要能力，自动将论文草稿中的TODO占位符，填充为结构化、详细的专业文本，实现知识库的自动化维护和扩充。

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