搜索「Prompt Injection」的结果

io.github.ForceInjection/AI-fundamentals/pdf_translator

从 PDF 文件提取文本、翻译成目标语言，并将结果保存为 Markdown 文件。当用户想翻译 PDF 文档或要求“把 PDF 转成中文”时使用本技能

io.github.promptfoo/promptfoo/review-standards

当被要求审阅认证代码的安全问题时使用本技能。

io.github.promptfoo/promptfoo/review-standards

当被要求审阅认证代码的安全问题时使用本技能。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/database-indexing-strategy

设计并实施数据库索引策略。适用于在 PostgreSQL 与 MySQL 中创建索引、选择索引类型或优化索引性能。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/database-sharding

实现数据库分片以获得水平扩展能力。适用于大规模数据库扩展、将数据分布到多台服务器或设计分片架构。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/database-schema-documentation

编写数据库模式文档、ERD 图、表关联关系、索引与约束说明。适用于记录数据库结构、绘制 ERD 图或编写表文档。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/database-schema-design

以规范化、关联关系与约束设计数据库模式。适用于新建数据库 Schema、设计表结构，或为 PostgreSQL、MySQL 规划数据模型。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/refactor-legacy-code

在保持功能不变的前提下现代化并改进遗留代码库。适用于重构旧代码、削减技术债、替换过时模式或提升代码可维护性。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/css-architecture

运用 BEM、SMACSS 与 CSS-in-JS 模式组织 CSS。用于构建具有良好命名约定、可扩展且易维护的样式体系。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/mobile-first-design

先为移动设备设计，再逐步扩展到更大屏幕。创建在所有设备尺寸上都能无缝适配的响应式界面。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/mobile-app-testing

面向 iOS 与 Android 的完整移动应用测试策略。涵盖单元测试、UI 测试、集成测试、性能测试，以及基于 Detox、Appium 和 XCTest 的测试自动化。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/mobile-app-debugging

调试移动应用特有问题，包括平台特定故障、设备限制与连接问题。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/mobile-offline-support

使用本地存储、同步策略与冲突解决实现离线优先的移动应用。涵盖 AsyncStorage、Realm、SQLite 与后台同步模式。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/kubernetes-deployment

在 Kubernetes 集群上部署、管理和扩缩容器化应用，包含面向生产负载、资源管理与滚动更新的最佳实践。

io.github.aj-geddes/useful-ai-prompts/docker-containerization

通过多阶段构建、安全最佳实践和最小镜像体积创建优化的 Docker 容器。适用于应用容器化、编写 Dockerfile、优化容器镜像或搭建 Docker Compose 服务。

io.github.f/prompts.chat/skill-lookup

使用 MCP 工具在 prompts.chat 注册库中搜索、获取并安装 Agent Skills。当用户要求查找 skill、浏览 skill 目录、为 Claude 安装 skill 或用可复用 AI agent 组件扩展 Claude 能力时使用。

io.github.relaticle/relaticle/mcp-development

用于 Laravel MCP 开发。在 Laravel 项目中创建或编辑 MCP 工具、资源、提示词、服务器或 UI 应用时触发。涵盖：artisan make:mcp-* 生成器、routes/ai.php、Tool/Resource/Prompt/AppResource 类、schema 校验、shouldRegister()、OAuth 配置、URI 模板、只读属性、MCP 调试、MCP UI 应用、x-mcp::app Blade 组件、createMcpApp()、默认 AppResource handle() 从类名自动推断视图、Response::view()、AppMeta/Csp/Permissions/appMeta() 配置、#[RendersApp] 属性、用于 CDN 库（Tailwind、Alpine）的 Library 枚举，以及通过 CSS 变量应用宿主主题。只要用户提到 MCP 应用、MCP UI、交互式 MCP 资源、用 Tailwind 或 Alpine 为 MCP 应用定样，或为 AI Agent 构建可视化界面，就使用本技能

io.github.PurpleAILAB/Decepticon/sqli

SQL 注入——对未消毒 SQL 查询的自动化与手工利用。涵盖 Union 型、报错型、盲注（布尔/时间型）与堆叠查询。包含 sqlmap 自动化及 WAF 绕过 tamper 脚本。

io.github.H-mmer/pentest-agents/agent-sqli-hunter

SQL 注入专家（H1 第 67 号）。用于报错注入、布尔盲注、时间盲注、UNION 注入及带外 SQLi 测试。需提供含可注入参数的目标端点。

io.github.sddevelopment-be/quickstart_agent-augmented-development/automation-script

DevOps Danny 的提示词：根据需求或直接提示生成自动化脚本。

io.github.anthropics/claude-code/hook-development

当用户要求“create a hook”“add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook”“validate tool use”“implement prompt-based hooks”“use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}”“set up event-driven automation”“block dangerous commands”，或提到 hook 事件（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）时使用。为创建和实现 Claude Code 插件 hook 提供全面指导，重点介绍基于 prompt 的高级 hook API。

io.github.anthropics/skills/claude-api

Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件：提示中出现任何 Claude/Anthropic 相关名称（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku 等）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限额/缓存）时不要凭记忆回答；或任务属于 LLM 类且未指明供应商。仅当明确针对其他供应商（OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama）时跳过。

io.github.affaan-m/ECC/hookify-rules

Create and configure hookify rules — markdown files with YAML frontmatter that match bash, file, prompt, or stop events by regex or conditions and show warn/block messages to the agent. Use when creating a hookify rule, writing hook rule syntax, configuring hookify, or adding pattern guardrails such as blocking dangerous commands, .env edits, or debug code.

io.github.affaan-m/ECC/eval-harness

面向 Claude Code 会话的正式评估框架，落实评估驱动开发（EDD）原则。当 Claude Code 工作流在获得信任或被修改前需要正式评估时使用。