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搜索 提示安全 ，共找到 62 条记录
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提示词工程与治理工具

prompt-engineer-toolkit
alirezarezvani/claude-skills
335
这是一款全面的工具包，旨在将临时的LLM提示词转化为可测量、可生产的资产。它通过结构化测试用例进行A/B测试，提供版本历史追踪和AI内容治理指南。对于需要确保AI生成内容质量和安全的营销团队至关重要。
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AI技能安全审计器

skill-security-auditor
alirezarezvani/claude-skills
487
该工具是一个全面的安全扫描器，用于在部署前审计AI智能体技能。它分析源代码（包括Python、Bash、JS），检测命令注入、网络数据外泄和不安全反序列化等关键漏洞。此外，它还能扫描Markdown文件以发现提示词注入攻击，并评估依赖供应链风险，最终提供明确的通过/警告/失败的判定和修复指导。
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GitHub AI 工作流安全审计

agentic-actions-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
本技能用于对包含 AI 代理（如 Claude, Gemini, OpenAI 等）的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。
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智能体技能安全审计

skill-scanner
sickn33/antigravity-awesome-skills
314
这是一个用于AI智能体技能的全面安全审计工具。它在技能投入使用前进行多阶段扫描，旨在检测提示注入、恶意代码、过度权限、密钥泄露及供应链风险等关键漏洞，确保智能体环境的安全性和可信赖性。
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抵押贷款安全防线

security-guardrails
davepoon/buildwithclaude
185
该技能为抵押贷款插件提供安全防线，拦截提示注入、社工诱导、系统提示窃取等风险，保护个人信息和定价逻辑，强制执行流程阶段，确保对话行为仅限于再融资场景。
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AI工程化工作流工具箱

ai-engineering-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
包含六个专家级、结构化的AI工程工作流，将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
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云沙箱动态恶意软件分析

performing-dynamic-analysis-with-any-run
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
306
利用ANY.RUN云沙箱进行交互式动态恶意软件分析。该功能允许分析师在安全环境中执行可疑样本，并实时观察其行为，包括与弹窗、凭证输入等用户提示的交互。能够全面捕获进程树、网络流量、系统修改和所有威胁指标（IOCs），并自动映射至MITRE ATT&CK框架，适用于需要高交互性和云环境的恶意样本分析。
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AI模型提示注入攻击检测

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
471
该工具提供多层级的AI模型提示注入攻击检测能力。通过结合正则表达式、结构异常评分和DeBERTa分类器，能够识别聊天机器人、AI代理和RAG流程中的直接或间接攻击。适用于构建输入验证层和历史交互日志审计，是保障LLM安全的关键组件。
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LLM护栏：输入输出安全防护

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
用于为大型语言模型（LLM）应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入（如提示注入、敏感信息）和模型输出（如幻觉、有害内容），确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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AI安全评估专家

ai-security
alirezarezvani/claude-skills
100
定向评估AI/LLM系统，检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用，结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。
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提示词治理与生命周期管理

prompt-governance
alirezarezvani/claude-skills
193
本技能旨在将提示词（Prompt）视为一级基础设施进行管理。它涵盖了提示词注册表搭建、版本控制、A/B测试和构建全面的评估流程。目标是确保所有提示词更改都经过严格测试和安全部署，从而在生产级AI功能中防止质量退化。
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编写钩子规则实现工作流

hookify-rules
affaan-m/everything-claude-code
243
Hookify规则允许用户通过Markdown文件定义基于事件（如文件修改、Bash命令或用户提示）的自动化工作流。它通过配置正则表达式模式来监控特定操作，当模式匹配时，可以触发警告或阻止操作，从而强制执行开发规范和系统安全最佳实践。
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