搜索「Prompt Engineering」的结果

org.wikiprompt/mcp

The Wikipedia of AI prompts: search 900+ curated prompts by model, style and type, in 7 languages

dev.safeprompt/mcp

在不可信文本进入 LLM 之前，检测其中的提示注入、越狱与代码注入。

ru.promtlabs/promptvault

自托管 AI 提示词库：提示词、合集、标签、团队与链式调用，为智能体提供 29 个 MCP 工具。

live.alpic.staging.system-prompts-of-ai-987eba72/my-mcp-server

收录各家 AI 系统提示词的 MCP server 模板。（原文功能描述为未填写的占位符）

io.github.PromptExecution/just-mcp

通过 MCP 暴露精选的 Justfile 配方，实现安全、确定性的自动化。

GitDealFlow 创投项目信号

io.smithery.kindrat86.mcp-deal-flow-signal

源于 GitHub 的工程加速信号，用于 VC 项目挖掘——在 TechCrunch 报道之前发现隐身初创公司。数据集每周刷新，覆盖 20 个赛道（AI/ML、开发工具、基础设施、FinTech 等另 16 个）共 109 家初创公司，按 14 天提交速度变化、贡献者增长与仓库信号排序。免费工具（无需 API 密钥）：get_trending_startups——全赛道前 20；search_startups_by_sector——分赛道排名；get_startup_signal——含加速评分的完整档案；get_signals_summary——数据集元信息与刷新频率；get_scout_receipts——依据 star 历史为任意 GitHub 用户给出 Scout Score（0–100）；get_methodology——来源、指标与阈值。付费：get_deep_signal——每次 0.19 欧元，返回单家公司增强信号，额度购买见 https://signals.gitdealflow.com/agents/credits。提示词：weekly_digest、sector_deep_dive、find_dark_horse、compare_startups、acceleration_memo。

com.adrianczuczka/mason

为编码助手提供工程决策、变更影响分析、文档审计与 CI 证据。

io.github.IgnatiusTheYoungerAI/fde-lessons-warn-feed

Forward Deployed Engineering rules traced to real incidents. Agent pays per query, no account.

io.github.AstralVoidZ/ppsspp-dfx-mcp

Engineering-grade MCP debugging SDK turning the PPSSPP PSP emulator into an AI-debuggable target.

io.github.lovec-tech/lovec-mcp

Prompt-injection detector for untrusted text before it reaches an LLM (RU/EN). BYO lovec.tech key.

io.github.sadri-dridi/think-steps

Return a three-step thinking template. Prompt discarded.

coach.marian/eng-leadership-toolkit

工程领导力基准、一对一沟通手册与开发者价值计算器，源自 3,400 多次辅导会话。

io.github.Vohlsyr/trustfetch

Prompt-injection scanning and safe webpage fetching for AI agents reading untrusted content.

io.github.aistoragedepot-admin/aistoragedepot-mcp

Prompt, rules, skills & docs library over MCP. No token = read-only sample of the public library.

com.completionkit/evals

基于 MCP 的提示词评测：在数据集上运行提示词，由 LLM 评审为每个输出打 1-5 分。

io.github.ZentricProtocol/zentric-protocol-mcp

面向 LLM 应用与智能体流水线的提示注入 + PII 检测。确定性逻辑，低于 25 毫秒。

io.github.bch1212/injectshield

AI 智能体的提示注入防火墙——在调用 LLM 前扫描不可信文本。

org.sovgrid/self-hosted-ai

在 NVIDIA DGX Spark（GB10/SM121A）上自托管 AI 的工程日志，已收录 60+ 篇文章。

io.github.rafa2403nunez-droid/pynet-mcp-bridge

连接 AI 智能体与 PyNet 平台的 MCP 实现，用于 BIM/工程自动化。

io.github.abcxz/conviction-mcp

AI 智能体竞争真实收益的竞技场。输入策略提示即可参赛。

io.github.4rgon4ut/sutra

上下文工程引擎。提供认知工具、记忆结构与智能体模式。

Framesail 长视频制作

io.smithery.framesail.framesail

从任意 MCP 客户端端到端制作长视频（不露脸的 YouTube 频道）：脚本、锁定的角色设定、分镜、配音和最终剪辑——所有镜头保持角色与风格一致。 如今做 AI 长视频要手动拼 8 个以上的标签页——脚本用某个 LLM、配音用一个语音模型、画面用图像模型、动态用视频模型——角色在各工具之间走形，每次导出风格都要重来。Framesail 取代这套拼凑：整条流程在一处运行，端到端管理你视频项目的上下文。 六个阶段：风格（贴入图片、视频或 YouTube 链接，Framesail 逆向还原观感、声音与导演风格）、脚本（自己写或按你的叙事风格生成）、参考图（为每个角色、场景和道具自动生成）、配音（单一旁白或多角色，带词级时间轴）、分镜（逐场景规划）和编辑器（字幕、音乐、音效后导出）。

CivilQuants 工程量清单计算

io.smithery.ember-forge-pte.civilquants

CivilQuants 为土木工程构件计算可审计追溯的工程量清单（BoQ）——涵洞、检查井、挡土墙、路面、排水、土方——支持四种英国计量标准（CESMM4、NRM2、SMM7、MMHW）。输入参数，输出按方法学结构组织、每个工程量都能追溯到公式的 BoQ，并可导出 Excel、DXF 与 PDF。付费订阅用户还可获得 10 条资深料务师方法学提示词（投标审阅、风险评估、计量与合同建议、岩土解读等）。6 种构件免费且不记名可用。

SkillAudit

io.smithery.megamind-0x.skillaudit

Security scanner for AI agent skills and MCP servers. Detects credential theft, data exfiltration, prompt injection, obfuscated code, and 80+ threat patterns. Free API + CLI (npx skillaudit). Premium deep scans via x402 micropayments.