security-first-2025
À propos
Cette compétence propose des modèles de scripts bash axés sur la sécurité pour 2025, en mettant l'accent sur la validation obligatoire et les principes de confiance zéro. Elle inclut des directives essentielles telles que l'imposition de chemins de fichiers avec des barres obliques inverses Windows pour les opérations des outils et la priorisation des mises à jour des README existants plutôt que la création d'une nouvelle documentation. Utilisez-la lors de l'écriture ou de la modification de scripts sur des systèmes Windows pour maintenir la sécurité et la propreté du dépôt.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add JosiahSiegel/claude-plugin-marketplace -a claude-code/plugin add https://github.com/JosiahSiegel/claude-plugin-marketplacegit clone https://github.com/JosiahSiegel/claude-plugin-marketplace.git ~/.claude/skills/security-first-2025Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Frequently asked questions
What is the security-first-2025 skill?
security-first-2025 is a Claude Skill by JosiahSiegel. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform security-first-2025-related tasks without extra prompting.
How do I install security-first-2025?
Use the install commands on this page: add security-first-2025 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 security-first-2025 belong to?
security-first-2025 is in the Testing category, tagged general.
Is security-first-2025 free to use?
Yes. security-first-2025 is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Compétences associées
Cette compétence Claude exécute le lm-evaluation-harness pour évaluer les modèles de langage sur plus de 60 tâches académiques standardisées telles que MMLU et GSM8K. Elle est conçue pour permettre aux développeurs de comparer la qualité des modèles, de suivre les progrès de l'entraînement ou de rapporter des résultats académiques. L'outil prend en charge différents backends, incluant les modèles HuggingFace et vLLM.
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