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搜索 系统提示词 ，共找到 38 条记录
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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Anthropic API最佳实践指南

clade-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
这份指南详细介绍了在使用Anthropic API（Claude）时常犯的10个错误和相应的最佳实践。内容涵盖了API调用中的关键技术点，包括设置`max_tokens`、正确使用系统提示词、处理消息交替、检查停止原因（`stop_reason`）和优化客户端初始化，帮助开发者构建稳定可靠的AI应用。
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增强AI界面设计提示词

enhance-prompt
google-labs-code/stitch-skills
377
这是一个专业的提示词优化器，专门用于将用户模糊的UI/UX概念转化为结构化、高度优化的AI设计提示词。它可以自动补充缺失的平台信息、设计系统细节、组件名称和页面结构，确保输入给AI工具的指令清晰、专业，从而获得更精确、更高质量的视觉设计结果。
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AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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AI驱动的Unity游戏开发全流程

unity-ai-game-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
318
这是一个全方位的游戏开发工作流，能够将用户原始的游戏概念系统性地转化为完整的项目开发蓝图。它生成详细的游戏设计文档（GDD）、场景技术蓝图、核心系统架构，并提供用于AI工具的素材生成提示词，适用于从零开始构建复杂游戏项目。
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结构化短视频脚本生成器

ai-video-script
opensquilla/opensquilla
329
根据用户提供的核心主题、风格和时长，生成一套结构化、可用于AI视频生成的短视频分镜脚本。脚本包含详细的图像提示词、视频提示词、旁白和屏幕文字，能帮助用户系统地规划和制作短剧、广告或科普类视频。
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大模型安全护栏防御

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
用于为大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体应用部署全面的运行时安全防护层。该技能集成了Llama Guard 3、NeMo Guardrails和LLM Guard等业界领先的护栏系统，用于检查和限制所有输入和输出数据。这对于需要防止越狱攻击、提示词注入（OWASP LLM01）、有害内容和敏感数据泄露的生产环境至关重要。
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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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系统提示词泄露测试

testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
106
本技能提供一套全面的LLM系统提示词泄露测试方法。利用越狱、编码和自动化扫描等多种技术，用于红队演练和渗透测试，以发现系统提示词中可能泄露的API密钥、凭证或业务逻辑，确保LLM应用的安全性。
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成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/ECC
435
在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。
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GEPA基因组审计与分析

harness-gepa
ruvnet/ruflo
246
本工具用于深入检查、验证和分析GEPA（基因进化提示词适应）基因组。它支持审计已发布的策略、验证基因组结构，渲染基因组实际编译成的系统提示词，并能从运行记录中对失败模式进行分类。是AI驱动策略进化审计和调试的关键工具。
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提示词注入演示示例

injection-example
bytedance/deer-flow
388
本示例用于演示不安全的审查数据输入，专门用于校准和安全测试。它模拟提示词注入攻击，必须在受控环境中运行，用于验证数据的安全处理和系统的鲁棒性。
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