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构建可审计证据地图
build-evidence-map
github/awesome-copilot
464
该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据,确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留,支持严谨的批判性审查。
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AI审计追踪构建器
ai-audit-trail-larissa-meredith-flister
lawve-ai/awesome-legal-skills
361
为AI辅助的法律工作构建结构化审计记录,如实记录任务内容、提供的材料、AI输出、人工核验步骤及最终依赖结果,帮助法律团队还原工作流程,支持监管审查与事后复盘,不虚构事实。
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网站GDPR合规审计
audit-rgpd-site-internet
lawve-ai/awesome-legal-skills
131
对网站进行系统性GDPR合规审计,涵盖十大板块及22项附件,包括法律声明、Cookie横幅、数据收集表单、隐私政策、追踪器和数据跨境传输等。输出结构化审计报告,包含风险等级、关键问题及优先建议,适用于DPO和合规顾问。
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欧盟AI法案评估报告生成器
eu-ai-act-report-oliver-schmidt-prietz
lawve-ai/awesome-legal-skills
370
生成正式的欧盟AI法案合规评估报告,适用于法律文件、审计追踪和监管查询。支持多种报告格式,自适应采集系统信息,并对照(EU) 2024/1689条例进行一致性校验和风险分类检查。用于企业AI合规文档化和治理。
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种子规范生成器
seed
Q00/ouroboros
495
从访谈结果生成经过验证的种子规范,支持MCP工具、用户交互和代码检查功能。支持基于访谈和不基于访谈的工作流程,并维护审计追踪和QA评分记录。
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落地页转化率审计
landing-page-conversion-audit
github/awesome-copilot
138
审计落地页、销售页或结账流程,识别转化漏洞。返回按预期收入影响排序的修复列表。适用于转化率低下、付费流量未转化或页面审查场景。分析信息匹配、移动端体验、优惠清晰度、摩擦点、信任元素及追踪设置。
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AI编程代理会话审计
agenttrace-session-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
235
用于深度审计本地AI代码代理的整个运行过程。它能够追踪关键的运行指标,包括Token消耗、成本峰值、工具调用失败、延迟异常和整体健康评分。非常适合调试不可靠的代码生成流程,建立CI/CD健康门,或比较不同尝试以确保代码的语义准确性。
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AI原生元数据与溯源追踪
akf-trust-metadata
sickn33/agentic-awesome-skills
422
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。
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审计智能体运行证据
audit-agent-run-evidence
sickn33/agentic-awesome-skills
187
此技能用于独立审计 AI 智能体、网关或自动化工作流的运行记录。通过重构追踪、检查点和工具调用事件,验证成功声明而不依赖自报结果。用户建立合同、构建声明清单、标准化证据、评估见证人并分配裁决,确保多步骤自动化的完整性,区分自主成功与人工辅助结果。
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AWS CloudTrail 审计日志配置
aws-cloudtrail
sickn33/agentic-awesome-skills
237
配置 AWS CloudTrail 以启用组织范围的审计日志,满足合规与安全调查需求。涵盖设置 S3 日志存储桶、应用安全策略、启用加密及创建多区域追踪。包括配置管理事件和数据事件选择器,并设置 CloudWatch 警报以监控未授权 API 调用,符合 SOC 2 等标准。
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代码缺陷对抗审计
bugs-are-annoying
sickn33/agentic-awesome-skills
192
这是一个对抗性代码审计工具,用于深度检查任何代码库的逻辑错误、安全缺陷和功能漏洞。它不进行风格检查,而是主动尝试通过模拟恶意输入和追踪关键数据路径,找出代码深层次的不正确性。适用于高风险、关键代码的深度可靠性审查。
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Django 性能优化代码审查
django-perf-review
sickn33/agentic-awesome-skills
85
此技能审查 Django 代码库,识别并验证关键性能问题,如 N+1 查询、无界查询集和缺失索引。重点检测数据库瓶颈和低效 ORM 模式。适用于审计后端代码的可扩展性和内存风险。发现基于代码追踪而非推测。
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