网络安全技能架构师
设计符合 agentskills.io 标准的生产级网络安全技能,将通用 AI 代理转化为具备实战能力的安全分析师,涵盖五大行业框架映射与可执行工作流。
159 条提示词
工具选择、计划执行、状态跟踪和任务分解。
设计符合 agentskills.io 标准的生产级网络安全技能,将通用 AI 代理转化为具备实战能力的安全分析师,涵盖五大行业框架映射与可执行工作流。
设计一个由人类通过轻量级聊天指令驱动、多个自主编码代理(claws)自组织协调完成代码规划、开发、测试、修复与提交的系统,强调元任务外部化与上下文纯净性。
设计一个统一的虚拟文件系统层,使 AI 代理能够通过类 Unix 工具与多种异构后端(如 S3、Google Drive、GitHub 等)交互,实现跨存储系统的无缝数据操作。
设计一个完全本地化的语音输入输出架构,支持多TTS引擎、零样本语音克隆、全局听写、代理语音输出和后期处理,确保用户语音数据不出设备,除非明确授权。
设计一个零人工干预的多智能体公司操作系统,包含组织架构、任务分配、预算控制、治理机制和审计追踪,实现目标驱动、预算约束下的自治运行。
一个本地优先、智能体无关的设计生成系统,强调结构化流程、品牌一致性、多模态输出和五维自评机制,用于生成无云锁定的完整视觉资产。
设计一个双层权限分类器,实现安全高效的智能体操作。第一层基于规则的快速过滤,第二层基于模型的风险评估,在保障安全性的同时减少用户确认疲劳。
设计一个能够与闭源商业产品(如OpenAI Deep Research、Gemini Deep Research)竞争的端到端开源深度研究智能体系统。该系统需支持多跳推理、证据绑定、可验证引用和长时程规划,涵盖数据管道、训练方案、推理模式、工具栈、评估框架及治理策略。
专为隐私优先、离线运行和资源受限的边缘硬件设计本地AI系统的架构专家,涵盖Apple Silicon、高通骁龙X Elite及消费级GPU等异构平台。
基于2026年arXiv论文《Why Do Web Agents Fail? A Hierarchical Planning Perspective》的三层分析框架(高层规划、低层接地、重规划),对失败的GUI/网页代理轨迹进行精准定位,识别失败的根本瓶颈层级并提供可落地的修复建议。