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搜索 LLM ，共找到 403 条记录
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信息检索实验设计与评估规范

sigir-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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Genkit Dart AI开发工具包

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evanca/flutter-ai-rules
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Genkit Dart是一个专为Dart和Flutter应用设计的AI开发工具包。它提供统一的接口，用于构建复杂的AI智能体、定义数据流和集成主流大语言模型（LLMs），支持代码生成、结构化输出和复杂工作流，是Dart领域构建AI应用的核心工具。
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跨版本符号迁移与二进制差分

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zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能用于跨版本符号迁移和二进制差分。当您需要将旧版本的符号或逆向结果快速迁移到新版本时使用。核心是通过LLM进行结构化差异比对，将旧版已有的符号信息（如函数名、偏移量）批量、程序化地应用到新版二进制文件，尤其适用于PDB缺失、程序更新或需要快速定位函数新偏移的场景。
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提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。
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AI大模型安全测试与红队演练

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zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一套全面的框架，用于对大型语言模型（LLM）和AI智能体进行授权的安全评估。它涵盖了包括提示注入、工具滥用、RAG数据投毒、内存污染和系统提示词提取等关键漏洞。适用于红队演练、安全审计，确保AI系统在生产环境中的健壮性。
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提交前AI代码变更校验

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具利用LLM作为裁判，在提交代码之前对暂存的Git变更进行全面评估。它会检查代码的正确性、完整性和安全性，并提供详细的审核结果（通过、需复审、拒绝）和可操作的改进建议，帮助开发者提升代码质量。
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语音指令结构化优化

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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适用于将口述、语音备忘录或语音转文字的冗长、非结构化文本，转化为清晰、高效、结构化的AI提示词。它会自动去除口头禅、重复和无关内容，并组织成包含“背景”、“目标”、“约束”等标准的Prompt格式，极大提高提示词的准确性和LLM的理解效率。
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