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擎画AI合规与安全审查

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这是一套全面的框架，用于评估与擎画AI集成相关的安全、隐私和合规态势。内容涵盖数据驻留、凭证管理、内容政策、PII过滤以及GDPR等隐私法规的合规性。适用于准备安全审计或建立AI内容处理流程时使用。

LLM可编程安全防护

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。

Perplexity API安全实践

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本技能提供了一套完整的Perplexity API安全指南。它指导开发者如何安全地管理API密钥（使用环境变量），如何对用户查询进行严格的脱敏处理（去除PII），以及如何使用域过滤器来限制搜索范围，确保数据处理的合规性。适用于需要高度安全性和数据隐私保护的生产环境开发。

多环境Sentry配置指南

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本指南详细介绍了如何为Sentry配置多环境（开发、预发布、生产）的错误监控。通过使用独立的DSN和环境配置，可以实现数据隔离，并根据环境设置不同的采样率、PII处理和事件过滤规则，确保生产环境数据安全，同时提供开发调试所需的完整信息。

Sentry错误追踪最佳实践模式

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本指南详细介绍了如何在TypeScript和Python中使用Sentry SDK实现生产级的错误和事件追踪。内容涵盖了使用Scope创建结构化上下文、通过Breadcrumbs记录用户行为、利用beforeSend和beforeBreadcrumb过滤噪音和PII，以及使用自定义Fingerprinting进行精确的问题分组，确保系统具备高可靠性的可观测性。

Algolia数据处理与隐私合规

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本技能提供了在Algolia上处理数据的完整流程指南。它详细介绍了数据转换、PII过滤、实现用户权限控制等关键步骤。特别强调了如何根据GDPR和CCPA等全球隐私法规，构建数据删除（被遗忘权）和数据主体访问请求（DSAR）等合规性工作流。

大型语言模型安全防护层

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该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。

Glean数据索引与治理

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该技能专注于企业级数据的安全摄取和索引管理。它负责从各种连接器（如Google Drive, Confluence等）导入文档，核心功能包括在索引前自动过滤敏感个人信息（PII），严格维护权限边界，并强制执行数据保留策略，从而确保符合GDPR和CCPA等全球数据隐私法规。

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