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监测模型提取与隐私泄露攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
438
本技能旨在提供一套全面的检测框架，用于识别和防御滥用推理API的AI攻击，如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露，帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API，或进行预部署红队演练，以评估模型面临的实际安全风险。
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基于Garak的LLM红队安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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AI智能体工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的深度防御框架，用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批（HITL），以及利用策略引擎（如NeMo Guardrails）进行强制执行，有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。
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RAG流程提示注入安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供全面的安全测试方法，用于检测检索增强生成（RAG）流程中的漏洞。它专注于探测通过污染文档实现的间接提示注入，以及向量空间中的嵌入操纵攻击。使用NVIDIA garak、Promptfoo和PyRIT等工具，可验证RAG系统的检索防护能力和CI/CD的安全性，确保系统不会受到恶意输入或数据泄漏的攻击。
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AI驱动的开发规范循环

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该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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Weaviate AI应用蓝图库

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本技能提供了官方的Weaviate AI应用蓝图集和实现指南。它涵盖了RAG、智能体工作流、数据探索和多模态搜索等高级应用模式，指导用户掌握全栈AI应用的最佳实践，是开发基于Weaviate系统的权威参考。
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云端分子结构与生物计算平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Tamarind Bio是一个专业的云平台，集成了多种前沿的开源生物计算工具。它支持复杂的生物学任务，包括蛋白质结构预测（如AlphaFold）、分子设计、蛋白-配体对接和结合亲和力预测等。用户无需在本地部署高性能GPU，即可完成完整的生物结构分析。
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管理思虑流程帧队列

accint-frames
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该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列（brain_frames）。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧，获取上下文，进行推理，并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景，确保工作流的连续性和准确性。
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AI智能体知识记忆管理系统

agent-memory
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这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统，专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆，确保AI代理具备长期的上下文理解能力，并将发现自动同步到项目文档中。
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反欺骗与完整性检查

anti-deception
sickn33/antigravity-awesome-skills
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此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱，例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具，提供结构化的完整性程序和反向证据，确保输出结果基于事实和最高的正直标准，有效防止提供迎合性或不准确的答案。
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Azure AI 语言对话分析

azure-ai-language-conversations-py
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本技能指导开发者使用 azure-ai-language-conversations Python SDK实现对话语言理解 (CLU)。它教授如何通过 ConversationAnalysisClient 分析对话意图和实体，构建复杂的自然语言处理 (NLP) 功能，并将语言理解能力集成到应用中。内容涵盖了使用 DefaultAzureCredential 等最佳实践。
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
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`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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