Master backend architectures, REST API design, microservices, and server-side development across multiple languages. Use this as a central index to access specialized sub-skills.
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MikeCheng1208/BattleTree22026年7月22日 更新
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abuse-prevention
Abuse prevention - rate limiting, moderation, bad actors. Use when fighting abuse.
含まれるファイル（1）
- SKILL.md1.3 KB
SKILL.md（原文）
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Abuse Prevention Guideline
Tech Stack
- Analytics: PostHog
- Database: Neon (Postgres)
- Workflows: Upstash Workflows + QStash
Non-Negotiables
- All enforcement actions must be auditable (who/when/why)
- Appeals process must exist for affected users
- Graduated response levels must be defined (warn → restrict → suspend → ban)
Context
Trust & safety is about protecting users — from each other and from malicious actors. Every platform eventually attracts abuse. The question is whether you're prepared for it or scrambling to react.
Consider: what would a bad actor try to do? How would we detect it? How would we respond? What about the false positives — innocent users caught by automated systems? A good T&S system is effective against abuse AND fair to legitimate users.
Driving Questions
- What would a motivated bad actor try to do on this platform?
- How would we detect coordinated abuse or bot networks?
- What happens when automated moderation gets it wrong?
- How do affected users appeal decisions, and is it fair?
- What abuse patterns exist that we haven't addressed?
- What would make users trust that we're protecting them?
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