「ai-infra」の検索結果

A.I.G Scanner — AI security scanning for infrastructure, AI tools / skills, AI Agents, and LLM jailbreak evaluation via Tencent Zhuque Lab AI-Infra-Guard. Uses built-in exec + Python script, no plugin required. Requires AIG_BASE_URL to be configured. Triggers on: scan AI service, AI vulnerability scan, scan AI infra, check CVE, audit AI service, scan MCP, scan skills, audit AI tools, scan agent, red-team LLM, jailbreak test, 扫描AI服务, 检查AI漏洞, 扫描AI工具, 检查MCP安全, 审计Agent, 越狱测试.

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Scan any agent skill for security risks before you install or use it. Powered by Tencent Zhuque Lab A.I.G (AI-Infra-Guard). 100% local static analysis — no file contents or credentials leave your device. Compatible with CodeBuddy, Cursor, Windsurf, Claude Code, OpenClaw and more. Triggers on: `这个 skill 安全吗`, `skill 安全扫描`, `检查 skill 安全`, `audit skill`, `scan skill`, `check skill safety`, `analyze skill`, `inspect skill`, `verify skill`, `skill security`, `skill supply chain`. Do NOT trigger for general agent usage, full system health checks, project debugging, or normal development.

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The first security skill to install after setting up OpenClaw — powered by Tencent Zhuque Lab. Works like an antivirus for your AI environment: audits installed skills, scans skills before installation, and performs a full OpenClaw security health check to prevent data leaks and privacy risks. Backed by Tencent Zhuque Lab A.I.G (AI-Infra-Guard). Use when the user asks to start a security health check or security scan for the current OpenClaw environment, such as `开始安全体检`, `做一次安全体检`, `开始安全扫描`, `全面安全检查`, or `检查 OpenClaw 安全`; also use when the user asks to audit a specific skill before installation, review installed skills for supply chain risk, or investigate whether a skill is safe. Do not trigger for general OpenClaw usage, project debugging, environment setup, or normal development requests. Optional cloud mode: set AIG_CLOUD_LOOKUP=off for zero outbound HTTPS; when enabled, only skill_name, source label, and OpenClaw version are sent to A.I.G (never skill bodies, chats, or workspace files).

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Use when the user wants to set up, scale, validate, or harden NVIDIA physical AI infrastructure for synthetic data generation workflows across local MicroK8s or Azure AKS, including Kubernetes clusters, inference endpoint deployment, OSMO deployment, workload submission readiness, and infrastructure failure recovery. Trigger keywords: physical ai infrastructure, resilient scaling, SDG infrastructure, microk8s, azure aks, NVCF deployment, NIM Operator, OSMO deploy, workflow scaling. Don't trigger for: OSMO log summarization or workload-only operations unless infrastructure setup, scaling, validation, or recovery is requested.

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Detect data exfiltration via URL path encoding and chained web_fetch navigation. Covers fake trusted UI injection, letter-level URL path exfiltration, and multi-hop navigation hijacking. Use when the agent has web/URL fetch capability and stores user memory or personal context.

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Detect unsafe file handling and path traversal in upload/save/extract flows. Focuses on user-controlled paths or filenames, not data leakage.

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Detect error propagation, chain failures, and single-point breakdowns that cascade across agent workflows.

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Detect persistent instruction injection or long-term memory poisoning. Focus on writing/retaining hostile instructions for future tasks, not data leakage.

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Detect hardcoded secrets in code or configuration accessible to the target agent. Focuses on secrets embedded in source, configs, or IaC, not runtime leaks.

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Detect command injection, eval/exec usage, remote execution, or arbitrary code loading.

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Detect agentic supply-chain risks: compromised dependencies, malicious plugins/tools/models, and untrusted update sources.

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Detect indirect prompt injection (goal hijack). Instructions hidden in "external" content (documents, RAG, web) that the agent processes. Use when the agent has document/RAG/web/file input.

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Detect direct prompt injection or instruction override via user message (no external content). Focuses on system/role override attempts.

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OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 (ASI) classification framework. Use for mapping security findings to standardized risk categories.

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Detect tool misuse and unexpected code execution via dialogue testing. Use when the agent exposes file, code-execution, or network tools.

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Detect privilege escalation and unauthorized access via dialogue. Use when the agent has roles, admin functions, or multi-user data.

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当用户要求 AI/Agent 安全评估、蓝军演习、AI 安全审查、提示词注入测试、MCP/Skill/插件/代码包审计、Agent 工具链滥用测试，或需要生成类似渗透测试报告的 Markdown/HTML 时，必须使用本 skill。本 skill 让 Agent 以授权蓝军视角成为 AI 安全专家，面向 AI 产品、Agent、MCP Server、Skill、代码仓库和 AI 基础设施进行安全演习。优先使用第一性原理推理和真实证据，而不是机械跑 payload 库；脚本只用于 HTTP 指纹识别、证据聚合、报告渲染等确定性辅助任务。

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Summarize the key points of a PDF document into a short bullet list.

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Detect data leakage, missing boundaries, or privilege mismatch in inter-agent communication.

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Detect social engineering, deceptive responses, false assurances, or prompts that induce unsafe user actions.

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Detect sensitive information disclosure via escalating dialogue probes. Covers system prompt extraction, credential/API key leakage, PII, and internal configuration exposure.

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比较模型配置或架构改变对权重容量、KV 状态、前向计算和访存的影响。用于选模型、上下文或注意力与 MoE 方案。

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比较推理副本、prefill/decode 分离、专家放置与共享 KV 的跨实例方案。用于容量规划、路由、扩缩容和故障恢复。

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为单实例推理服务比较批处理、请求调度、KV 缓存、卸载和推测解码。用于容量、吞吐、延迟和每合格请求成本的取舍。

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