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搜索 AI安全 ，共找到 1317 条记录
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
本技能提供先进的技术和代码示例，用于监控、绘制并追踪敌对行为者控制的基础设施图谱。它结合了被动DNS、证书透明日志、Shodan/Censys扫描和网络指纹识别等方法，以发现和追踪攻击者在C2服务器、钓鱼域名和漏洞资产等方面的活动轨迹，是高级安全运营和威胁情报的关键能力。
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使用tRPC构建类型安全全栈API

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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tRPC是一个允许开发者在全栈环境中构建类型安全的API框架。它最大的优势是无需编写或维护额外的API Schema，即可实现从服务器路由到客户端组件的端到端类型安全。支持查询、修改、订阅和中间件，特别适用于Next.js、TypeScript等现代前端框架的单体仓库构建。
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Vibers 人工代码审查服务

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Vibers 为 AI 生成项目提供人工审查，只需在 GitHub 添加协作者、Action 和提交规范，即可获得与规格、安全和逻辑一致的反馈及修复 PR。
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OT远程访问安全通道

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了基于IEC 62443标准的OT远程访问安全通道架构。它要求在DMZ部署跳板机、多因素认证（MFA）网关和会话记录功能，以严格控制第三方和工程师对工业控制系统（ICS）的访问，取代直接的VPN连接。
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安全事件分级与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该流程提供了一个结构化的安全事件初步分级和分析工作流。它采用NIST和SANS等行业框架，用于对安全警报进行分类、评估严重性（基于业务影响），并确定必要的遏制和升级响应措施。适用于SIEM/EDR警报分析或处理可疑活动报告。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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Nuxt 4渲染与性能最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了Nuxt 4应用开发和调试的最佳实践。详细介绍了如何确保服务器端渲染（SSR）和客户端渲染（CSR）之间的水合安全，如何使用useFetch和useAsyncData进行高性能数据获取，以及如何利用路由规则和延迟加载优化应用性能。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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AI模型行为透视检测

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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自主DevSecOps治理编排器

aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个智能治理编排工具，深度集成AI推理能力到整个软件开发生命周期（SDLC）。它能自动审计Linux内核补丁的安全漏洞、分析Terraform计划以防范云成本超支（FinOps），并根据自然语言需求生成遵循最小权限原则的K8s安全配置。
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Snowflake 开发指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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Swift并发代码专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专用于审查和修复Swift 6.2及以上版本中的并发问题。它能够诊断和修正Actor隔离、Sendable违规等复杂的并发数据竞争问题，确保代码结构安全，符合现代Swift并发模型。适用于代码重构、性能优化或解决编译器警告。
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