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Clay生产环境就绪清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这份清单用于指导用户完成Clay数据增强管道的上生产环境部署准备工作。它涵盖了从表格配置、数据质量验证（如去重、输入过滤），到成本预算、Webhook可靠性及监控告警设置等多个关键步骤，确保数据流在实战中稳定可靠运行。

Exa API 安全配置指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了与Exa API集成所需的关键安全最佳实践。内容涵盖了使用环境变量进行API密钥的安全管理、启用内容审核功能过滤不安全搜索结果、通过域白名单/黑名单限制信息来源，以及清除用户输入查询以防止注入攻击等多个方面。适用于需要加强Exa应用安全性的场景。

LLM可编程安全防护

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。

提示守卫检测器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。

跨站脚本漏洞深度检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于全面检测Web应用中的跨站脚本（XSS）漏洞。技能覆盖反射型、存储型和DOM型三种注入场景，指导测试人员识别输入点和输出上下文。通过定制化Payload，可以进行深度的安全评估，绕过各种安全过滤机制。

大语言模型安全防护护栏

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具为大型语言模型（LLM）应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击（如提示注入），检测并过滤敏感个人信息（PII）和有害内容。同时，它还能验证模型的输出是否准确、结构化，有效防止幻觉和数据泄露，确保AI应用的安全性与合规性。

模型防护提示清洗

gws-modelarmor-sanitize-prompt

googleworkspace/cli

通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令，使用指定模板过滤用户提示，可从 stdin、文本或 JSON 输入，保障模型对外调用的安全性。

Anthropic Claude API安全实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了集成Anthropic Claude API的全面安全最佳实践。内容涵盖了API密钥的安全管理（如轮换、隔离）、防御提示注入（Prompt Injection）攻击、用户输入数据的清洗验证，以及输出内容的安全过滤，帮助开发者构建安全可靠的生产级AI应用。

大型语言模型安全防护层

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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