网络安全
渗透测试、安全审计、防护加固等网络安全提示词
552 个提示词
Baseline for secrets, signing, scanners, and supply-chain controls across local, CI, and production.
Secret Management & SDLC Security Baseline
Designs application logging pipelines: schemas, sampling, retention, access control, and PII redaction at scale.
Log Pipeline / SIEM Design (ELK/Loki/Splunk)
Runs STRIDE on a feature/architecture before building: trust zones, abuse cases, and mitigations mapped to controls.
Security Architecture / Threat Modeler (STRIDE)
with a discriminated union / schema validation (zod/pydantic) at the boundary; internal…
Rank by risk (external boundary types first). For each: model the real shape
OWASP-oriented security review for a module or whole PR. Produces exploit scenarios and fixes ordered by severity (CVSS-like).
Security-First Code Audit
上线前安全自检:按 OWASP Top 10 逐项检查代码与配置。
安全自查(Web 应用)
为AI智能体生成的代码与命令构建安全沙箱平台,基于微虚拟机强隔离、默认禁网加 白名单出口、资源上限、seccomp过滤与策略引擎防止越权与逃逸。
智能体安全沙箱执行平台
为长时运行的AI编码智能体构建持久化检查点与恢复基础设施,基于事件溯源支持崩溃 续跑、步骤回放、幂等工具调用、人工等待与状态分叉。
智能体长任务持久化检查点
智能体产品端到端 CI/CD 流水线,提示词、工具与 MCP 服务器的每次变更都须经过静态、 合成任务、评测、红队、性能门禁与金丝雀分析后方可发布。适用于高频变更的工程化交付场景。
智能体端到端研发流水线
通过 MCP 资源与工具暴露的分层智能体记忆服务,沉淀情景与语义记忆,支持混合检索、 巩固合并、强制遗忘与合规导出。适用于需要跨会话长期记忆且关注隐私合规的产品。
MCP分层记忆服务
智能体与 MCP 工具一体化离线评测平台,覆盖轨迹指标、裁判模型校准、配对比较、 红队回归用例与 CI 质量门禁。适用于量化智能体质量、防止版本退化的工程场景。
智能体与工具评测平台
基于微虚拟机的 Agent 工具沙箱,提供一次性文件系统、默认禁网、vsock 一次性凭据、 资源强管控与防篡改取证。适用于执行不可信仓库代码与生成式命令的高安全要求场景。
微虚拟机智能体沙箱
哪些追踪),数据保留策略(自动删旧追踪),K8s Helm Chart、ClickHouse集群 含副本。 先输出追踪数据模型与span摄取管线。
安全与部署:存储前对prompt/completion执行PII脱敏规则,访问控制(谁可看
每次tools/call与resources/read审计日志,工具输出PII脱敏;
安全与策略:工具参数输入校验与Schema强制,文件系统工具防SSRF/路径穿越,
(密钥注入、服务账号),RBAC(客户端可访问哪些工具/资源),多租户部署的 租户隔离;
认证与授权:客户端鉴权(API Key、OAuth2 bearer、mTLS),上游服务鉴权
静态与传输加密,模型访问审计日志;
安全与合规:网络策略(禁止出网、仅VPC),请求/响应日志含可配置PII脱敏,
路径穿越、SSRF),每次工具调用审计日志含输入输出与耗时,每工具限流与成本 上限;
安全与治理:工具级RBAC(哪个Agent/用户可调哪个工具),参数清洗(SQL注入、
内存、磁盘、网络白名单),超时终止并捕获stdout/stderr,文件系统隔离含 卷挂载策略;
沙箱执行:代码执行工具在隔离Docker/Firecracker容器运行,资源限制(CPU、
构建AI智能体工具调用框架,支持工具注册、函数调用协议、沙箱执行与多步规划, 适用于可执行任务型Agent与自动化操作场景。
AI Agent工具调用框架
同意管理,Docker Compose本地、K8s含VLM/ASR/TTS GPU节点池。 先输出多模态消息Schema与轮次流程图。
安全与部署:全模态内容审核(文本NSFW、图像NSFW、音频),PII脱敏、用户
K8s生产部署、GPU节点自动扩缩。 先输出摄入+检索架构图与分块基准测试。
安全与部署:文档级ACL向量过滤,摄入时PII检测脱敏,Docker Compose本地、
低置信度时拒答,流式输出含引用标记; 5. 对话层:会话记忆带摘要与实体抽取,追问消解(指代前文),重复问题缓存;
生成与溯源:Prompt模板含上下文填充与token预算,逐句映射到来源chunk+页码,
构建基于检索增强生成的知识库问答系统,支持多格式文档摄入、混合检索、 引用溯源与对话式交互,适用于企业知识库、客服助手与文档问答。
RAG知识库问答系统
限流),成本看板(token、延迟、$/run)。 先输出架构文档与Agent协议规范。