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搜索 安全编码 ，共找到 75 条记录
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CI/CD安全密钥管理

secrets-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了如何在CI/CD流程中实现安全密钥管理。它指导用户使用HashiCorp Vault、AWS Secrets Manager等专业工具，安全地存储、检索和自动轮换敏感凭证（如API密钥、数据库密码和证书），彻底避免将密钥硬编码到源代码库中。内容涵盖了最小权限原则、审计日志和最佳实践。
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应用安全加固

security-hardening
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
489
面向 Web 服务的安全加固指南，包含输入校验、输出编码、SQL/CSRF 防护、安全头、JWT 策略、密钥管理、限流和依赖审计，帮助团队部署更安全的应用。
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安全响应头生成器

security-headers-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
303
在安全基础技能域内，自动引导用户生成与验证安全响应头，涵盖认证、输入校验、安全编码与漏洞检测最佳实践。
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Claude 配置安全扫描

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affaan-m/everything-claude-code
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使用 AgentShield 审计 Claude Code 的设置（CLAUDE.md、settings.json、MCP、hooks 等），识别硬编码密钥、注入风险与权限过宽等问题，并提供多格式报告、自动修复、Opus 深度分析及 GitHub Action 集成，适合新项目初始化或定期安全检查。
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代码静态安全漏洞检测

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供静态应用程序安全测试（SAST），用于从源代码层面检测关键安全漏洞，如SQL注入、XSS、硬编码密钥和路径遍历。支持Python、JavaScript、Java等多语言和主流框架，帮助开发人员进行预部署安全验证、代码安全审查和合规性检查。
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高级安全工程与架构设计

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alirezarezvani/claude-skills
464
一套全面的安全工程工具包，适用于安全审计、系统设计和漏洞评估。它涵盖了从威胁建模（使用STRIDE方法）、基于零信任和纵深防御的安全架构设计，到漏洞扫描（SAST/DAST）和安全编码最佳实践的全生命周期流程，帮助构建高安全性的系统。
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会话安全检查器指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
会话安全检查器指南为相关任务提供自动化辅导，涵盖认证、输入验证、安全编码与漏洞识别的实战建议，帮助迅速搭建符合行业标准的会话防护。
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AI智能体技能创建指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套创建AI编码智能体的完整最佳实践和结构化方法论。它详细指导如何整合Azure SDK和微软Foundry服务，涵盖了包括安全认证模式（如DefaultAzureCredential）、模块化工作流设计、以及如何构建高效、简洁的知识上下文，从而提升智能体的专业能力。
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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。
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SQL注入检测器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
473
自动触发的安全技能，逐步指导 SQL 注入检测任务，涵盖认证、输入校验和安全编码的最佳实践，并产出符合标准的代码或配置。
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Vercel项目部署策略护栏

vercel-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为Vercel项目提供全方位的代码质量和部署安全护栏。它集成了ESLint规则、预提交钩子和CI/CD检查，用于防止硬编码密钥泄露、验证配置文件格式、确保边缘运行时兼容性，从而保障代码的健壮性和部署的安全性。
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AI编码工作流安全模式

windsurf-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的AI编码工作流安全模式。它指导开发者在利用AI工具进行多文件编辑时，必须遵循Git检查点创建、使用特性分支、分步任务分解和严格测试验证等最佳实践，确保代码库的稳定性和可追溯性。
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