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LLM护栏
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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
238
本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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LLM护栏:输入输出安全防护
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
用于为大型语言模型(LLM)应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入(如提示注入、敏感信息)和模型输出(如幻觉、有害内容),确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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AI安全评估专家
ai-security
alirezarezvani/claude-skills
100
定向评估AI/LLM系统,检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用,结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。
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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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