ai-prompt-engineering-safety-review
Über
Diese Fähigkeit bietet eine umfassende Sicherheitsanalyse und Verbesserungsempfehlungen für KI-Prompts, mit Schwerpunkt auf der Erkennung von Verzerrungen, Sicherheitslücken und Effektivitätsproblemen. Entwickler sollten sie beim Erstellen oder Verfeinern von Prompts nutzen, um sicherzustellen, dass diese den verantwortungsvollen KI-Entwicklungspraktiken entsprechen. Sie bietet detaillierte Rahmenwerke und umsetzbare Anleitungen für die Erstellung sichererer und robusterer Prompts.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add github/awesome-copilot -a claude-code/plugin add https://github.com/github/awesome-copilotgit clone https://github.com/github/awesome-copilot.git ~/.claude/skills/ai-prompt-engineering-safety-reviewKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the ai-prompt-engineering-safety-review skill?
ai-prompt-engineering-safety-review is a Claude Skill by github. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform ai-prompt-engineering-safety-review-related tasks without extra prompting.
How do I install ai-prompt-engineering-safety-review?
Use the install commands on this page: add ai-prompt-engineering-safety-review to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does ai-prompt-engineering-safety-review belong to?
ai-prompt-engineering-safety-review is in the Testing category, tagged ai and testing.
Is ai-prompt-engineering-safety-review free to use?
Yes. ai-prompt-engineering-safety-review is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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Diese Claude Skill führt den lm-evaluation-harness aus, um LLMs über 60+ standardisierte akademische Aufgaben wie MMLU und GSM8K zu benchmarken. Sie wurde für Entwickler entwickelt, um Modellqualität zu vergleichen, Trainingsfortschritt zu verfolgen oder akademische Ergebnisse zu berichten. Das Tool unterstützt verschiedene Backends, einschließlich HuggingFace- und vLLM-Modelle.
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