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AI安全
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跨平台Compose架构模式
compose-multiplatform-patterns
affaan-m/ECC
90
本资料详细介绍了使用Compose Multiplatform和Jetpack Compose构建跨平台(Android, iOS, Web等)共享界面的最佳实践和核心架构模式。内容涵盖了单状态对象、事件流等先进状态管理方法、类型安全的导航实现、灵活的组件设计、平台适配层以及提升性能的关键优化技巧。
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成本健康度综合门禁
cost-health
ruvnet/ruflo
109
该综合CI门禁将成本预算、消耗速度、异常值和未来预测等四个关键指标并行检查,输出单一的综合健康状态。它通过捕获所有子检查的最大退出码,为CI/CD流程提供了一个操作级的入口点,确保资源消耗始终在预设的预算和安全范围内。
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C++编程规范与最佳实践
cpp-coding-standards
affaan-m/ECC
306
这是源自C++核心指南的全面规范,涵盖了C++17/20/23的现代、安全和惯用实践。它强制执行RAII、类型安全、不可变性和智能指针等关键原则,特别关注资源所有权。适用于编写新代码、代码审查或进行架构决策,以确保代码质量和一致性。
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定时调度与持久化后台任务
cron-schedule
ruvnet/ruflo
361
本功能通过`CronCreate`实现持久化的后台任务调度。与会话内的循环不同,定时任务可以存活重启,非常适合用于持续集成(CI)、系统监控和周期性维护(如安全审计、性能优化、数据整合)。它帮助用户管理和理解不同类型的任务调度。
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DeFi自动做市商合约安全审计
defi-amm-security
affaan-m/ECC
61
本指南提供了用于去中心化金融(DeFi)自动做市商(AMM)智能合约的全面安全审计模式和检查清单。它涵盖了闪电贷攻击、滑点风险、重入攻击、价格操控等关键漏洞,帮助开发者和安全专家审查Uniswap等主流DeFi协议的经济安全性和代码可靠性。
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依赖漏洞安全检测工具
dependency-check
ruvnet/ruflo
260
用于扫描项目的所有第三方依赖包,检查是否存在已知的CVE(通用漏洞披露)或安全漏洞。它在项目发布前、更新依赖后或进行安全审计时使用,帮助开发者系统性地发现并修复潜在的软件安全风险,并根据严重等级给出修复建议。
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Django安全最佳实践指南
django-security
affaan-m/ECC
412
本指南提供了Django应用全面的安全最佳实践。涵盖了从认证、授权(RBAC)到底层配置的各个方面,详细指导如何设置安全相关的中间件,防止CSRF、XSS和SQL注入等常见漏洞,确保应用在生产环境中的高安全性。
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Docker Compose最佳实践模式
docker-patterns
affaan-m/ECC
262
本文档提供了Docker和Docker Compose的最佳实践指南。它涵盖了从本地开发环境搭建(如Web应用标准堆栈)、多服务架构设计、到生产环境的Dockerfile优化(如多阶段构建、非Root用户执行)、网络隔离和持久化卷管理等关键流程。适用于需要搭建健壮、安全、可扩展容器化应用环境的场景。
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企业级代理工作负载运维管理
enterprise-agent-ops
affaan-m/ECC
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本技能旨在为云端托管或持续运行的代理工作负载提供全生命周期的运维管理。它覆盖了从部署、可观测性(日志、指标、追踪)到安全控制(最小权限、安全开关)的全流程,确保关键任务的稳定性和可审计性。
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EVM代币精度安全管理
evm-token-decimals
affaan-m/ECC
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本工具用于解决EVM生态系统中的小数点不一致性问题,防止残高或USD值因精度计算错误而产生“静默”的数位差异。核心功能包括运行时查询代币精度、跨链缓存机制、处理跨链桥接代币的精度漂移,确保在构建机器人、仪表盘和DeFi工具时,数据的准确性和一致性。
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初始化节点联邦配置
federation-init
ruvnet/ruflo
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该工具用于初始化节点,使其能够参与联邦网络。它会自动生成安全的ed25519密钥对,并创建联邦所需的配置。用户还可以选择性地配置合规模式(如HIPAA、GDPR或SOC2),确保节点符合特定的安全和行业标准,实现安全集成。
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LLM预执行事实核查机制
gateguard
affaan-m/ECC
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GateGuard是一个强制性的预执行钩子,用于极大增强大型语言模型(LLM)生成代码和操作的可靠性与安全性。它不依赖模型的自我评估,而是强制模型在进行任何代码写入或执行Shell命令前,必须进行详细、可验证的调查。这些调查包括列出所有依赖文件、检查数据结构和编写回滚方案,从而有效防止模型盲目猜测和产生错误。
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