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生成学术综述论文文档

survey-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
该技能用于生成完整的学术综述论文，输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源，结构化整理研究内容，并通过调用先进的大型语言模型（如Kimi K2.6）来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表，是快速进行学术文献综述的有力工具。
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RAG向量及嵌入弱点评估

assessing-vector-and-embedding-weaknesses
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
该技能用于对检索增强生成（RAG）系统和向量数据库进行安全审计。它重点检测嵌入模型是否易发生反演、是否存在跨租户数据泄露，以及知识库是否容易被污染，是满足OWASP LLM08:2025等安全标准的关键工具。
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Coercer与PetitPotam强制认证技术

coercing-authentication-with-coercer-petitpotam
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
本技能描述了利用Coercer和PetitPotam等工具，通过模拟RPC接口的强制认证技术（如MS-EFSR），迫使域控制器对攻击者监听器进行认证。该技术可完成完整的强制认证-重放链，攻击目标包括AD CS或LDAP服务，最终目的是实现域域控制器级别的权限提升和控制。
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持续LLM红队测试与安全防护

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
335
这是一个用于自动化、持续的LLM应用红队测试框架。它将Promptfoo和DeepTeam集成到CI/CD流程，依据OWASP Top 10、OWASP Agentic和MITRE ATLAS等标准，对LLM进行对抗性压力测试。核心目的是在模型或代码更新后，检测和阻止安全漏洞（如越狱、注入）的回归，作为关键的合并前安全门禁。
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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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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
358
本技能用于检测和防御间接提示注入攻击。当LLM代理处理来自外部的不可信内容（如网页、PDF、图片）时，攻击者可能将隐藏指令嵌入其中。本工具通过内容提取、去混淆处理和多模型扫描，在数据进入LLM之前进行安全净化，防止恶意指令劫持代理行为。
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多轮LLM对抗攻击编排框架

orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
PyRIT是一个用于生成式AI的自动化红队测试框架，能够模拟真实对抗环境。它通过多轮、迭代式的对话编排（如渐进式升级和自适应分支），对聊天机器人和AI代理进行深入的鲁棒性测试。该工具适用于需要评估AI模型在持续、逐步或复杂攻击下的防御能力。
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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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AD CS NTLM重放攻击

relaying-ntlm-for-adcs-esc8
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
271
该技术用于高级红队渗透测试，旨在利用AD CS服务中缺乏EPA保护的HTTP网络注册端点（ESC8）。攻击者通过诱骗域控制器（DC）进行认证，重放NTLM凭证，获取DC机器证书。随后利用该证书进行PKINIT和DCSync，窃取域控凭证，最终实现全域控制。
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系统提示词泄露测试

testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
106
本技能提供一套全面的LLM系统提示词泄露测试方法。利用越狱、编码和自动化扫描等多种技术，用于红队演练和渗透测试，以发现系统提示词中可能泄露的API密钥、凭证或业务逻辑，确保LLM应用的安全性。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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