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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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基于文件系统的上下文工程
filesystem-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制,用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件,系统能够实现按需、精准地检索信息,而不是将所有内容一次性加载到提示词中,从而大幅提高效率和稳定性。
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LLM提示词结构化优化
ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本方法论将冗长、自然的语言系统指令,转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签(如trigger:、action:),解决了大型语言模型(LLM)指令遵循度低的问题,极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。
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Java MCP服务器项目生成器
java-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
440
这是一个用于生成基于Java的Model Context Protocol (MCP)服务器项目的工具。它提供完整的、生产级的项目结构和代码模板,涵盖配置、工具定义、资源处理和提示词逻辑。生成器支持Maven和Gradle两种构建系统,确保生成的后端服务结构完善、可扩展,并支持响应式流和Spring Boot集成,帮助开发者快速搭建高性能服务。
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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
424
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。
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专业AI提示词构建器
prompt-builder
github/awesome-copilot
429
该工具扮演专业提示词工程师的角色,通过系统化的提问流程,引导用户构建高质量、结构化的AI提示词(Prompt)。它覆盖了从定义角色、明确任务目标、管理上下文变量到集成工具和规范输出格式的全过程,旨在为高级AI工具提供全面且可执行的蓝图。
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Anthropic API 错误排查指南
anth-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别,例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置,以及准确解析API响应结构等,帮助开发者规避集成陷阱。
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OpenAI到Anthropic Claude迁移指南
clade-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南详细指导如何将使用OpenAI/GPT模型的应用程序迁移到Anthropic/Claude API。内容涵盖了API端点、响应结构、系统提示词处理、工具调用模式等关键差异。提供了代码示例和详细的迁移步骤,帮助开发者平稳过渡AI后端架构。
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Anthropic消息API进阶模式
clade-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
本技能详细介绍了使用Anthropic Messages API的进阶用法。涵盖了实时流式响应处理、系统提示词设置、多模态视觉输入处理以及强制结构化JSON输出等高级功能。适用于构建复杂、健壮、多模态的AI应用场景。
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敏感信息泄露检测
data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
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。
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Claude内容安全防护与卫栏
clade-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
本技能指导如何在应用中使用Claude时,构建全面的内容安全防护层。它涵盖了系统提示词强化、输入验证(包括检测注入攻击和长度限制)以及输出校验(防止系统提示词泄露),确保AI应用的安全性、合规性和可靠性。
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从OpenAI到Anthropic迁移指南
anth-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
145
本指南深入介绍了从OpenAI到Anthropic(Claude)的迁移策略,旨在帮助开发者平稳过渡。内容涵盖了关键的API差异点,如系统提示词、工具调用格式和响应路径的修改,并提供了构建多模型服务抽象层的最佳实践。
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