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搜索 权限管理 ，共找到 181 条记录
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Groq企业级权限与成本管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
399
本指南提供企业级LLM API调用（以Groq为例）的完整权限管理方案。它指导开发者如何实现多层级的RBAC，包括应用层级的模型访问控制、请求限流（Rate Limiting）和精细化的预算/成本跟踪，确保大型团队在调用大模型API时安全、合规且成本可控。
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Guidewire企业RBAC实现指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在Guidewire保险套件（PolicyCenter, ClaimCenter等）中实现和管理基于角色的访问控制（RBAC）。它覆盖了角色层次结构、权限检查逻辑和审计日志记录的最佳实践，确保了数据访问的精细化控制和行业合规性要求（如NAIC）。
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Instantly企业权限与团队管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于管理Instantly企业级的工作空间访问控制和权限。它可以实现工作组成员的生命周期管理、根据权限范围创建API密钥（如仅用于读取或营销分析），并支持机构模式下的团队分组和资源隔离。确保多用户环境下的数据安全和工作流程规范化。
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确保 Instantly API 集成安全

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南详细介绍了与 Instantly.ai 集成时的安全最佳实践。内容涵盖了如何实现最小权限（Least-Privilege）API 作用域划分、使用环境变量或密钥管理服务进行密钥（Secret）安全存储、执行安全的 API 密钥轮换，以及通过自定义头部验证 Webhook 请求。适用于构建安全、稳定、可扩展的 SaaS 集成系统的开发者。
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Jira 专家操作指南

jira-expert
alirezarezvani/claude-skills
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提供Jira项目创建、工作流、JQL查询、自动化、仪表盘、报表与权限管理等全套能力，帮助团队高效配置与运维Jira。
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Juicebox企业级权限控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Juicebox的企业级角色权限控制（RBAC）机制，用于管理AI驱动的招聘和销售平台。它为不同的用户角色（如管理员、招聘人员、分析师等）设定了详细的权限，精确控制对敏感候选人数据的访问、数据富集、外联活动和数据导出。核心目标是确保数据治理、满足SOC 2等合规要求，并严格执行最小权限原则。
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团队化AI访问与配额管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供全面的AI API团队访问管理方案，用于确保企业级AI应用的安全性和可控性。它支持基于角色的权限控制（管理员、编辑者、查看者），实现按成员和团队总体的用量配额限制，并支持为开发、预发布和生产环境设置独立API密钥，适用于大型企业AI系统部署。
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Kubernetes 专家实践指南

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Jeffallan/claude-skills
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为 Kubernetes 运维提供部署清单、网络、安全、存储、GitOps 和多集群管理的实践指导，强调资源配额、探针与最小权限等最佳实践。
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LangChain企业级RBAC权限控制

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该模块为LangChain应用提供了企业级的基于角色访问控制（RBAC）框架。它实现了多租户隔离、模型访问控制、工具执行权限和使用配额管理。通过中间件强制执行权限，确保了数据和资源的安全性与合规性，适用于构建安全、可扩展的大规模企业级LLM应用。
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Langfuse LLM可观测性安全指南

langfuse-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括：API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息（PII）、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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Lindy企业角色权限控制配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Lindy AI工作空间的企业级角色权限控制（RBAC）配置流程。它指导用户如何设置团队权限、管理复杂的工作区访问，并集成SSO、SCIM等高级安全功能。通过实施精细化的权限控制和完整的审计日志，确保企业数据安全和组织内部的责任划分。
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Lindy AI代理安全最佳实践

lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围（Scoping）和数据处理规范。通过掌握这些知识，用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险，确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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