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LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

Fluent UI Blazor 指南

fluentui-blazor

github/awesome-copilot

介绍在 Blazor 应用中正确使用 Microsoft Fluent UI 组件库，涵盖提供器与服务注册、图标包、列表与自动完成绑定，以及对话框与提示服务等常见场景。

来源驱动开发

source-driven-development

addyosmani/agent-skills

该技能要求识别依赖版本，查找官方文档、实现文档所示的模式、引用来源，并在框架特性有冲突时提示用户，保障框架相关代码一定有权威依据。

Swift MCP 服务器生成器

swift-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

使用官方 MCP Swift SDK 与 ServiceLifecycle 构建生产级 Swift MCP 服务器项目，配备日志、工具/资源/提示处理器和测试框架，按照标准结构快速启动 Model Context Protocol 服务。

敏感信息泄露检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。

自动AI智能体进化与优化

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

A-Evolve是一个通用框架，用于通过LLM驱动的进化算法，自动优化和迭代改进AI智能体。它通过在标准基准测试（Benchmarks）上运行“求解-观察-进化”循环，持续优化智能体的提示词、技能和记忆，实现自学习的、性能增强的智能体。

OWASP智能体安全分类框架

Tencent/AI-Infra-Guard

本技能基于OWASP标准，为智能体应用（Agentic Applications）提供了一套标准化的安全风险分类框架。它能够系统地将发现的各类安全问题，如提示注入、工具滥用、身份权限滥用等，映射到十个核心风险类别（ASI01-ASI10）。这对于安全团队评估、分类和解决复杂AI代理系统中的漏洞至关重要。

SAM2交互式目标分割

segmentation-sam2

SharpAI/DeepCamera

这是一个基于Meta Segment Anything 2 (SAM2)模型的先进AI工具，用于交互式、像素级的目标分割。用户只需点击图像或视频中的任意对象，即可自动生成精确的分割掩码。该功能支持点/框提示、跨帧视频跟踪，并与Annotation Studio深度集成，是进行大规模数据标注和视频分析的理想解决方案。

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