Was macht agent-audit-kit?
Scannen Sie KI-Agenten mit 180 Prüfungen auf Sicherheits- und Richtlinienrisiken für sicherere Bereitstellungen.
Scannen Sie KI-Agenten mit 180 Prüfungen auf Sicherheits- und Richtlinienrisiken für sicherere Bereitstellungen.
Das 'agent-audit-kit' von MV1-him ist ein umfassendes Sicherheits- und Richtlinienprüfwerkzeug für KI-Agenten. Es führt 180 automatisierte Prüfungen durch, um Schwachstellen, Konfigurationsfehler, Richtlinienverstöße und unsichere Bereitstellungspraktiken in KI-Agenten zu identifizieren. Das Kit ist plattformunabhängig konzipiert und kann in CI/CD-Pipelines (z. B. GitHub Actions, GitLab CI) integriert werden, um bereits vor der Produktionsbereitstellung Risiken aufzudecken. Entwickler und DevOps-Teams profitieren von detaillierten Prüfberichten, die klare Hinweise zur Behebung gefundener Probleme liefern. Es deckt häufige Angriffspunkte wie Prompt Injection, mangelnde Ausgabesicherheit, ungesicherte Toolberechtigungen und Datenexposition ab. Durch die Integration in bestehende Workflows wird die Sicherheitslücke zwischen Entwicklung und Betrieb geschlossen. Dieses Toolkit ist besonders wertvoll für Teams, die Open-Source- oder selbst gehostete KI-Agenten in sicherheitskritischen Umgebungen einsetzen.
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Scannen Sie KI-Agenten mit 180 Prüfungen auf Sicherheits- und Richtlinienrisiken für sicherere Bereitstellungen.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.