llm-guardrails
为 LLM 应用添加安全防护措施:提示注入防御、内容过滤、个人身份信息(PII)保护、策略执行以及红队测试
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为 LLM 应用添加安全防护措施:提示注入防御、内容过滤、个人身份信息(PII)保护、策略执行以及红队测试
用于审查AI生成的代码、检测LLM在代码中的幻觉现象,或发现Claude/GPT/Copilot常产生的反模式
在 vllm、vllm-metal、mlx、transformers、tensorflow、opencv、pandas 和 numpy 项目中寻找开源贡献机会
用于在评估、排序、监控或选择 LLM/智能体输出或轨迹时,结合明确的评判标准,尤其是在确定性检查与基于大模型的验证需要协同工作的场景中
直接连接本地 AnythingLLM 实例,作为只读 RAG 库使用,并提供透明的检索追踪
当任务涉及难以解决的 bug、根因不明确、逻辑复杂、存在多种有效方案,或任何出错代价较高的情况时,使用此技能
AlphaEvolve 专家顾问,严格基于官方参考指南
启动或关闭论文/长篇研究会话:读取 INDEX、章节交接(HANDOFF)、错误日志、OPS 文件和编号的知识库笔记,以确保跨会话的连续性
在 Debian(包括 trixie/13)上安装并验证 NVIDIA 专有 GPU 驱动程序,使本地 LLM 工具(如 Ollama、llama
Andrej Karpathy 的 LLM 委员会作为代理技能——多模型审议机制,由若干独立成员各自隔离地回答一个难题,然后匿名相互评审彼此的答案,最后由主席综合出一个最终答案
在激活或切换代理编排运行时、连接 OrchestrationRuntimePort、启动时检查 RuntimeCapabilities、选择进程内执行 vs Make vs LangGraph,或当用户提及 execute_turn、can…
季度手动技能清单:查找近似重复项并建议合并
以证据为导向的 SFT 所有者,负责偏好优化、RLHF/RLVR、MoE 后训练,以及将检查点转化为可防御模型变更的发布关卡
在 OpenShift AI 上配置模型即服务(Models-as-a-Service),用于部署开源大语言模型(如 Llama 系列、Mistral、Granite 及自定义模型),集成 vLLM 运行时、MaaS 网关治理、订阅管理、速…
从 Andrej Karpathy 对 LLM 编程陷阱的观察中总结出的四条编码原则:编码前思考、简单至上、精准修改、目标驱动执行
使用 wiki-llm 模式维护个人 Obsidian 知识库——由 LLM 撰写,人类阅读
使用 queryWithLLM CodeExecution 回调向内部 LLM 提出针对大型文本或结构化内容的聚焦问题
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