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分析Copilot历史生成个性化指令
vardoger-analyze
github/awesome-copilot
63
该工具利用本地的`vardoger` CLI读取您的GitHub Copilot命令行历史记录。它深入分析您的编码习惯、行为模式和使用风格,从而生成一套高度个性化的使用指令。这些指令会被安全地写入本地配置文件,使Copilot能够根据您的个人风格进行定制化调整,提供更贴合您使用习惯的AI辅助体验。所有操作均在本地完成,保护数据隐私。
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AI/ML安全专家攻击手册
ai-ml-security
yaklang/hack-skills
302
本手册是一份全面的AI/ML安全指南,详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击(如pickle RCE、数据投毒)、对抗样本(FGSM、PGD、物理世界攻击)、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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法律合同风险评估
gc-review
alirezarezvani/claude-skills
169
模拟总法律顾问(GC)的专业审查流程,对合同、条款表和协议进行全方位的法律风险检测。重点覆盖知识产权归属、责任限制、数据隐私合规(GDPR/CCPA)、监管要求(如HIPAA/FDA)和雇佣条款。适用于签署重大商业协议或进入新市场的法律尽职调查。
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GDPR合规审计准备
gdpr-audit-prep
alirezarezvani/claude-skills
211
本工具模拟数据保护官(DPO)的审计流程,通过六个关键的、引用了GDPR特定条款的问题,对组织的隐私合规状态进行压力测试。它适用于年度内部审计、数据泄露事件后评估、监管机构调查准备,以及并购尽职调查,确保在RoPA、法律基础、DPIA、数据主体请求和国际数据传输等方面的全面合规。
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人工智能伦理与负责任AI审查
ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
283
此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险,提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档,适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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监测模型提取与隐私泄露攻击
detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能旨在提供一套全面的检测框架,用于识别和防御滥用推理API的AI攻击,如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露,帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API,或进行预部署红队演练,以评估模型面临的实际安全风险。
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隐私数据检测与屏蔽
privacy-mask
sickn33/antigravity-awesome-skills
73
本技能用于检测和屏蔽图片和截图中的敏感个人身份信息(PII)。它可以处理身份证号、信用卡号、API密钥、电话号码和电子邮件等多种数据类型。所有处理都在本地离线进行,确保敏感数据不会上传到外部服务,适用于安全的数据分析和分享场景。
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个人上下文知识管理工具包
context-kit
sickn33/antigravity-awesome-skills
295
Context Kit是一个用于组织和管理个人长期上下文数据的工具包。它指导用户将身份信息、记忆和专业知识转化为安全的Markdown格式,为AI代理(如Claude Code)提供持久的上下文支持。核心价值在于强调数据隐私保护、本地化存储和安全集成,确保知识系统不会因数据泄露而失效。
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设备端大型语言模型集成指南
foundation-models-on-device
affaan-m/ECC
313
本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型(LLM)。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性,所有计算都在本地完成。
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预测市场风险与合规审查
prediction-market-risk-review
affaan-m/ECC
105
该技能用于审查预测市场、篮子或交易代理工作流,确保其在合规性、安全性、数据质量和隐私保护方面的要求。必须在处理用户资产、API密钥或实际交易计划前执行,以规避操作和监管风险。
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营销数据分析与增长洞察
analytics-insights
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
339
用于进行全面的市场营销数据分析和性能评估。本技能帮助用户构建核心KPI框架、建立多触点归因模型、分析流量异常,并制定应对AI流量和隐私合规的先进测量策略,实现数据驱动的增长洞察。
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空间数据溯源与伦理报告
aaag-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
405
本指南用于撰写涉及空间数据的学术研究稿件。它详细介绍了数据溯源、投影、处理流程的完整记录,并强调了地理隐私保护和人类受试者伦理(IRB/知情同意)等关键伦理标准。帮助用户确保研究成果具备最高的科学性和可复现性。
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