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搜索注入，共找到 237 条记录

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添加数据和持久化上下文记忆

volcengine/OpenViking

该技能用于将外部资源（如本地文件、网络URL、代码仓库）和对话内容转化为持久化、可检索的知识和记忆。它核心功能是为OpenViking上下文数据库构建全面的知识库，确保学习到的洞察和外部数据能够在会话间持续可用。当需要注入外部知识或增强上下文持久性时使用。

Flutter Provider状态管理指南

evanca/flutter-ai-rules

本技能详细介绍了如何在Flutter中使用`provider`包进行状态管理和依赖注入。内容涵盖了不同类型的Provider（如`ChangeNotifierProvider`、`FutureProvider`、`StreamProvider`）的使用，指导了使用`MultiProvider`进行最佳实践配置，并展示了通过`context.watch`、`Selector`等方式高效消费状态，确保应用的高可维护性和性能。

安全编程与系统加固指南

security-and-hardening

addyosmani/agent-skills

本指南详细介绍了以安全为先的开发实践，强调威胁建模和安全设计原则。它提供了关键控制措施，用于验证所有外部输入，防止XSS、SQL注入等常见漏洞，并正确管理认证和敏感数据存储。适用于构建任何处理不可信数据或与外部系统交互的功能。

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。

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

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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。

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