「安全」の検索結果

当系统提示面向语音交互场景（语音助手、语音搜索、有声回答、电话客服 AI）时调用。适用于需要将文本输出优化为口语表达的系统提示设计。不适用于纯文本聊天界面，不适用于语音合成（TTS）技术选型，不适用于图像/视频多模态场景。

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当系统提示词需要为 AI 输出定义格式规范、长度约束、风格指南或反"AI味"策略时调用此 Skill。适用于聊天机器人、CLI 工具、移动端助手、设计生成器等需要自适应输出的场景。不适用于：纯内容生成（无格式要求）、内部推理链设计、安全策略制定。当需求仅涉及"用什么格式返回数据"而非"如何控制输出的风格与密度"时，这不是最佳 Skill。

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生成横向翻页网页 PPT（单 HTML 文件），含 WebGL 背景、章节幕封、数据大字报、图片网格等模板。提供两种风格：① "电子杂志 × 电子墨水"（衬线 + 流体背景 + 暖色） ② "瑞士国际主义"（无衬线 + 网格点阵 + IKB/柠檬黄/柠檬绿/安全橙高亮）。当用户需要制作分享 / 演讲 / 发布会风格的网页 PPT，或提到"杂志风 PPT"、"瑞士风 PPT"、"Swiss Style"、"horizontal swipe deck"时使用。

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對 staged changes 執行三維度平行審查（安全、效能、風格），合成優先排序的發現摘要。

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软件架构 (含 应用架构 / 系统架构 / 分布式 后端架构 / 前后端 数据流 与 数据模型 设计 / API 边界 / 可扩展性 / 演进式架构 — 不含 硬件架构 / 纯企业架构 / 纯 DevOps / 纯安全架构) (software architecture — application & system architecture for web / mobile / distributed back-ends; designing services + data models + data flow + integration boundaries; making explicit trade-offs about scalability / coupling / consistency / evolvability; not hardware / chip architecture, not pure enterprise-architecture (TOGAF/Zachman), not pure DevOps / SRE, not pure security architecture (those are adjacent disciplines).) Master OS — automated mastery of software architecture — application & system architecture for web / mobile / distributed back-ends; designing services + data models + data flow + integration boundaries; making explicit trade-offs about scalability / coupling / consistency / evolvability; not hardware / chip architecture, not pure enterprise-architecture (TOGAF/Zachman), not pure DevOps / SRE, not pure security architecture (those are adjacent disciplines).: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on software architecture — application & system architecture for web / mobile / distributed back-ends; designing services + data models + data flow + integration boundaries; making explicit trade-offs about scalability / coupling / consistency / evolvability; not hardware / chip architecture, not pure enterprise-architecture (TOGAF/Zachman), not pure DevOps / SRE, not pure security architecture (those are adjacent disciplines). problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「软件架构」「系统设计」「system design」「应用架构」「service design」

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数据工程 — 数据平台从业者的认知操作系统, 覆盖把数据从源系统搬运成可靠 / 可查询 / 可信赖形态供分析 / ML / 数据产品消费的全生命周期 (生成 → 摄取 → 存储 → 转换 → 服务 + 安全/数据管理/DataOps/数据架构/编排/软件工程 六条暗流, Reis & Housley 框架): 摄取与集成 (批 + CDC 变更数据捕获 Debezium + EL 工具 Fivetran/Airbyte/Meltano/dlt + Kafka Connect + schema drift) / 存储与文件表格式 (对象存储数据湖 + 列存 Parquet/ORC/Arrow/Avro + 开放表格式 Apache Iceberg/Delta Lake/Apache Hudi + lakehouse + 分区/compaction) / 转换与建模 (ELT dbt/SQLMesh + Spark + 维度建模 Kimball + Inmon + Data Vault + 大宽表 OBT + 渐变维 SCD + 增量模型 + 语义/指标层) / 编排与工作流 (Apache Airflow/Dagster/Prefect/Mage/Kestra/Apache DolphinScheduler + DAG + 幂等 + 回填 backfill + 数据资产调度) / 批流与实时 (Apache Kafka/Apache Flink/Spark Structured Streaming/Kinesis/Pulsar/Redpanda + Lambda vs Kappa + watermark/窗口/exactly-once + 流式 SQL Materialize/RisingWave + 实时 OLAP ClickHouse/Apache Druid/Apache Pinot/StarRocks/Apache Doris) / 数仓与查询引擎 (Snowflake/BigQuery/Redshift/Databricks SQL/Trino/Presto/DuckDB/Polars + 存算分离 + MPP) / 数据质量测试与可观测性 (dbt tests/Great Expectations/Soda + 数据契约 + Monte Carlo data downtime + 新鲜度/量/schema 异常检测) / 数据治理编目与血缘 (DataHub/Amundsen/OpenMetadata/Unity Catalog + 列级血缘 + PII 分类 + 访问控制 + GDPR) / DataOps 与可靠性 (数据 CI/CD + 转换版本控制 + 环境隔离 + 幂等重处理 + 数据 SLA/SLO + 计算存储 FinOps) / 数据架构范式 (现代数据栈 + lakehouse + data mesh + data fabric + 去中心化 vs 中心化所有权) / 分析工程角色 (dbt 时代连接数据工程与分析的桥) — 不含 数据科学/ML 建模本身 (是下游消费者) / BI 仪表盘制作 (serving 下游) / 数据分析报表为终点 / 'data engineer = 跑 Hadoop 的' 过时窄化 / 通用后端应用开发 (平行学科) (Data Engineering — the cognitive operating system of practitioners who design, build, and operate the data platform: moving data from source systems into reliable, queryable, trustworthy form for analytics / ML / products, covering (a) the data engineering lifecycle (generation → ingestion → storage → transformation → serving, with the undercurrents security / data management / DataOps / data architecture / orchestration / software engineering — Reis & Housley framing), (b) ingestion & integration (batch + CDC change-data-capture with Debezium, EL tools Fivetran / Airbyte / Meltano / dlt, Kafka Connect, API + file + database sources, schema drift handling), (c) storage & file/table formats (object storage data lakes, columnar formats Parquet / ORC / Arrow / Avro, open table formats Apache Iceberg / Delta Lake / Apache Hudi, lakehouse architecture, partitioning / compaction / Z-ordering), (d) transformation & modeling (ELT with dbt / SQLMesh, Spark, dimensional modeling Kimball, Inmon CIF, Data Vault, One Big Table / wide tables, normalization vs denormalization, slowly changing dimensions, incremental models, the semantic / metrics layer), (e) orchestration & workflow (Apache Airflow, Dagster, Prefect, Mage, Kestra, Apache DolphinScheduler, DAGs, idempotency, backfills, data-aware / asset-based scheduling), (f) batch vs streaming & real-time (Apache Kafka, Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kinesis / Pulsar / Redpanda, the Lambda vs Kappa debate, watermarks / windowing / exactly-once, streaming SQL Materialize / RisingWave, real-time OLAP ClickHouse / Apache Druid / Apache Pinot / StarRocks / Apache Doris), (g) warehouses & query engines (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks SQL, Trino / Presto, DuckDB, Polars, decoupled storage & compute, MPP), (h) data quality, testing & observability (dbt tests, Great Expectations, Soda, data contracts, Monte Carlo / data downtime, freshness / volume / schema anomaly detection, unit / integration testing of pipelines), (i) data governance, catalog & lineage (DataHub, Amundsen, OpenMetadata, Unity Catalog, column-level lineage, PII / data classification, access control, GDPR / data privacy), (j) DataOps & reliability (CI/CD for data, version control of transformations, environments, idempotent reprocessing, SLAs / SLOs for data, cost / FinOps for compute & storage), (k) data architecture paradigms (modern data stack, data lakehouse, data mesh, data fabric, decentralized vs centralized ownership), (l) the analytics engineering role (the dbt-era bridge between data engineering and analysis); N

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写出高质量、一次过编译、编辑安全的 TikZ/LaTeX 配图代码的工程基础技能。 教 agent 用「按构造布局」(positioning/fit/chains/anchor) 而非「手填绝对坐标」， 附 8 条硬约束、canonical 箭头、before/after 范例、一个静态检查入口 (lint.sh)。 Use when: 写/审 TikZ 或 LaTeX 图代码、修图的排版/对齐/溢出/箭头问题、 tikz layout、latex figure code、tikz 编译报错、CJK 中文图渲染成色块。

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arkcli doctor 统一入口，覆盖 CLI 健康、account、error、infer-endpoint、model、metrics、report 与 Ark 图片/视频来源特征验证。用户给 1-20 个媒体 URL 并问是否由 Ark/Seedance/Seedream 生成时，走 doctor +verify-origin：整批只披露并确认一次费用，确认前不发 Create/Get 业务请求，最终完整转交服务端 JSON，禁止解释 IsOfficial。其余错误码（包括 ServerOverloaded、ModelNotOpen）、模型名、ep-xxx、失败/慢/超时/限流、健康度、P99/Cache、内容审核、DNS/TCP/TLS/时钟等按正文诊断路由。来源验证不判断内容真假、版权归属、法律认证或内容安全。安装/登录/profile/API Key 归 arkcli-shared/auth；纯用量明细归 arkcli-usage；部署、Endpoint CRUD、模型元信息归对应 skill。

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arkcli 共享执行协议：首次配置入口、业务命令执行前的认证闸门、命令路由与选择顺序、输出/安全/二次确认规则。深度细节（身份解析、AK-SK 边界、API Key 恢复、实名闸门、profile 默认与漂移、临时数据面执行上下文、版本检查与显式升级、全局 flags、故障分流）按需在 references/ 加载。当用户第一次使用 arkcli、遇到未登录/鉴权失败、询问版本是否最新或要求升级 arkcli、需要判断该走产品命令还是 raw api、或任何 arkcli-* skill 需要公共上下文时触发。

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用户考虑使用杠杆（保证金/贷款/融资）来放大投资回报，或评估财务安全性时。 语言信号:"要不要加杠杆"/"用保证金买""贷款投资划算吗"/"融资利率很低应该借钱投吗" 不适用于:不涉及杠杆/融资的纯经营决策。

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汽车TVC、品牌片、汽车文案剧本、车辆资产与图片/视频提示词、分镜及Blender白模运镜。按人物叙事、生活观察、产品演示、造型光影等意图选择方法，维护车型身份与驾驶安全带连续性；不处理购车行情或维修问答。

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画布能力由 canvas 工具契约提供，本文件仅保留操作顺序和数据安全约束。

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中文同人文创作与版权合规检测。当用户要写同人文（影视/动漫/小说/游戏 IP 衍生）、问某个同人能不能商用签约、做同人版权风险检测、或需要安全改写规避侵权时使用。结合各平台同人政策给创作方案和合规校验。

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中文字体选配与排版决策专家。为中文为主的设计场景（小红书卡片、产品册/宣传物料、 网页/UI、图书内页排版、海报标题）选择可免费商用的中文字体并给出中英混排方案。 内置授权安全分级（开源 OFL 铁稳 / 厂商免费商用 / 慎用），场景×气质选字矩阵， 中文排版规则（字号阶梯、行距、标点、避头尾）。当用户要求"选字体/字体搭配/字体推荐/ 中文排版/小红书字体/产品册字体/网页字体/标题字体"，或任何中文视觉设计任务涉及字体 决策时触发。Triggers on: 中文字体, 中文字体推荐, 字体选择, 字体搭配, 字体配对, 字体筛选, 字体审美, 免费商用字体, 可商用字体, 开源字体, 思源黑体, 思源宋体, 霞鹜文楷, 得意黑, 中文排版, 中英混排, 小红书字体, 海报字体, 标题字体, Chinese font, Chinese typography, CJK fonts, Chinese font pairing, Chinese font selection, free commercial Chinese fonts, 中文商用字体, font pairing Chinese, typeface selection Chinese, Source Han Sans, LXGW WenKai。

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字幕与花字：为带货短视频生成 ASS/SRT 字幕与花字（大标题弹出、关键词高亮、贴纸标签、行动号召按钮），自动避开平台底部/右侧 UI 安全区，并用 ffmpeg/libass 烧录。Use when the user wants subtitles, captions, 字幕, 花字, 大字报, keyword highlight, burned-in captions, SRT/ASS files, or text overlays that don't get covered by TikTok/抖音 UI.

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TikTok Shop / 抖音 / 视频号 / 小红书 / 淘宝主图视频 / Amazon 规格导出：把一条母版视频一键转成各平台推荐画幅与编码（9:16、3:4、1:1、16:9，模糊填充或智能裁切），输出规格报告，并可叠加 UI 安全区预览。Use when the user asks for export settings, 导出规格, 尺寸, 分辨率, 画幅, 上传要求, re-encode for TikTok Shop / Douyin / WeChat Channels / Xiaohongshu / Taobao / Amazon, or safe zones.

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库无关的Flutter/Dart代码审查清单，涵盖Widget最佳实践、状态管理模式（BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals）、Dart惯用法、性能、可访问性、安全性和整洁架构。

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地道的Rust模式、所有权、错误处理、特质、并发，以及构建安全、高性能应用程序的最佳实践。

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临时邮箱（Temp Mail）收件与一次性邮箱管理 skill，通过 MaxHub API 创建/查询临时邮箱、读取邮件列表与邮件详情。仅限自动化测试、合法验证码接收和隐私保护场景使用。严禁用于规避平台身份验证、批量注册诈骗、发送垃圾邮件或任何违反《网络安全法》第24条（真实身份信息认证要求）的场景。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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当用户在投资（或重大决策）场景中，对某个标的/方向产生兴趣但说不清"我到底懂不懂它"，或列举了一堆正面理由却无法回答"未来5-10年它会怎样"时，激活此 skill。关键触发信号：用户用行业经验替代商业判断、用研究时长衡量理解深度、或以"看起来便宜"作为买入理由。不适用于：纯信息查询、已有明确投资框架的用户寻求优化、日常小额消费决策。核心区别：能力圈≠熟悉的行业，而是"能判断未来现金流折现的范围"；安全边际=理解度而非价格折扣。

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主动渗透测试工具链。覆盖信息收集、端口扫描、漏洞扫描、Web 渗透、SQL 注入、目录爆破、密码破解等场景。 通过 MCP server（pentestMCP / mcp-security-hub）将 20+ 安全工具暴露给 AI agent。 触发关键词：渗透测试、端口扫描、Nmap、漏洞扫描、Nuclei、SQL 注入、SQLMap、目录爆破、FFUF、密码破解、Hashcat、信息收集、子域名、Web 渗透、ZAP、Burp。

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依赖安全审计时使用。覆盖 npm audit / Snyk / Trivy / 密钥扫描 / 容器扫描。

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代码安全审查时使用。适用于 PR 审查 / SAST 扫描 / 手动代码审计。融合 OWASP Code Review Guide + Semgrep + SonarQube。

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威胁建模时使用。适用于新功能 / 新系统的安全设计评审。融合 STRIDE + Attack Tree + Microsoft SDL。

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