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搜索注入，共找到 333 条记录

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HTML注入测试指南

html-injection-testing

zebbern/claude-code-guide

帮助渗透测试人员识别和利用 HTML 注入漏洞，复现页面篡改、钓鱼覆盖和存储/反射型负载，并形成报告与修复建议。

C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

.NET/C# 最佳实践指南

dotnet-best-practices

github/awesome-copilot

本指南旨在确保开发者编写的 .NET/C# 代码达到行业最高标准。它详细涵盖了从SOLID原则、依赖注入、设计模式（如Command Handler），到现代功能（如Async/Await、AI集成）和安全性能的最佳实践，帮助构建结构清晰、可维护、高性能的软件系统。

Spring Boot最佳实践指南

java-springboot

github/awesome-copilot

本指南系统性地介绍了使用Spring Boot和Java构建高质量、高可用的企业级应用的最佳实践。内容涵盖项目结构规范、依赖注入、RESTful API设计、事务管理、安全编码以及全面的单元/集成测试策略，帮助开发者编写符合行业标准的健壮代码。

Kotlin Spring Boot开发最佳实践

kotlin-springboot

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了使用Kotlin和Spring Boot构建高质量、符合惯用语法的企业级应用的最佳实践。内容涵盖了项目结构、依赖注入、状态管理、RESTful API设计、事务处理以及利用Kotlin协程进行异步编程。同时，也提供了关于现代测试策略（如Kotest和Testcontainers）的指导。

MCP服务器安全配置审计

mcp-security-audit

github/awesome-copilot

本技能用于对MCP服务器配置文件（.mcp.json）进行安全审计。它能够检测并报告配置中潜在的重大安全漏洞，包括硬编码的密钥、危险的Shell注入模式、未固定的依赖版本以及不符合批准列表的配置。适用于项目安全审查、新服务器接入和代码提交前的预防性安全检查。

持久文件规划

planning-with-files-es

OthmanAdi/planning-with-files

基于文件的持久化规划，适用于多步骤AI代理任务。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md；生命周期钩子注入选定的项目规划上下文。自动检索仅读取项目规划文件。当用户明确请求时，session-catchup.py --metadata可以检查同一项目会话的本地元数据；--replay可以输出带有nonce的有限框架摘录。可选的gated模式仅请求主机支持时继续，且从不执行Markdown中声明的命令。该技能没有网络加载路径。适用于需要5次以上工具调用的研究或工作。

Salesforce Apex 代码质量指南

salesforce-apex-quality

github/awesome-copilot

本指南提供了一套全面的Apex代码开发最佳实践和质量检查清单。它涵盖了从性能优化（防止循环中的SOQL/DML）、安全控制（CRUD/FLS，防止注入）、到架构设计（共享模型，触发器设计）的各个方面。通过严格遵循这些规范，可以确保开发的Apex代码既健壮又安全，具备工业级水准。

代理 OWASP ASI 合规校验

agent-owasp-compliance

github/awesome-copilot

根据 OWASP AI 代理安全十大风险审查项目代码，识别防护点与漏洞，输出合规报告，便于部署前评估、审计和安全改进，涵盖提示注入、工具治理、权限边界等控制。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

github/awesome-copilot

对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

评估注入测试

eval-injection-test

rohitg00/skillkit

一个用于安全测试的技能，通过注入 eval 模式、执行远程 payload 和处理不安全用户输入，模拟危险工作流程以评估防护能力。

基于文件的AI代理规划

planning-with-files-ar

OthmanAdi/planning-with-files

为多步骤AI代理提供持续的文件化规划系统。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md文件，将项目特定的规划上下文注入生命周期钩子。自动恢复仅读取项目规划文件。可通过session-catchup.py --metadata显式检查本地代理会话元数据，或使用--replay生成有限的nonce框架片段。可选的控制模式仅在主机支持时请求继续，从不执行声明的Markdown命令。不包含网络数据上传路径。适用于需要5次以上工具调用的研究或工作。

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