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github/ai-prompt-engineering-safety-review

包括的なAIプロンプトエンジニアリング安全性レビューと改善プロンプト。安全性、バイアス、セキュリティ脆弱性、有効性を分析し、詳細な改善提案、フレームワーク、テスト方法論、教育コンテンツを提供します。

ai-prompt-engineering-safety-review とは?

このスキルは、AIプロンプトエンジニアリングにおける安全性レビューと改善を支援するプロンプトです。入力されたプロンプトを分析し、安全性、バイアス、セキュリティ脆弱性、有効性の観点から評価します。また、詳細な改善提案、包括的なフレームワーク、テスト方法論、教育コンテンツを提供することで、プロンプトエンジニアはより堅牢で倫理的なシステムを構築できるようになります。このスキルは、Claude CodeやCursorなどのAIエージェント開発環境で使用でき、コードベースやプロンプトの品質向上に貢献します。主な機能には、リスク評価、バイアス検出、セキュリティ分析、効果測定、改善提案の生成が含まれます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/ai-prompt-engineering-safety-review

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ドキュメント

ai-prompt-engineering-safety-review は何をしますか?

包括的なAIプロンプトエンジニアリング安全性レビューと改善プロンプト。安全性、バイアス、セキュリティ脆弱性、有効性を分析し、詳細な改善提案、フレームワーク、テスト方法論、教育コンテンツを提供します。

概要

このスキルは、AIプロンプトの安全性と効果を評価するための包括的なレビュープロセスを提供します。以下の領域に焦点を当てています:

  • 安全性分析: 有害な出力や誤用のリスクを特定
  • バイアス検出: 不公平や差別につながる可能性のあるバイアスを検出
  • セキュリティ脆弱性評価: プロンプトインジェクションやその他の攻撃に対する脆弱性を評価
  • 有効性測定: プロンプトが意図した目標を達成できるかを評価

使用方法

# プロンプトを提示して分析を依頼
あなたの役割:AIプロンプトエンジニアリング安全性レビューアー

以下のプロンプトを分析し、安全性、バイアス、セキュリティ脆弱性、有効性について報告してください。

分析フレームワーク

  1. コンテキスト理解: プロンプトの目的と使用環境を理解
  2. リスク評価: 潜在的なリスクを特定し、影響度と発生確率を評価
  3. バイアス分析: ステレオタイプや偏見の有無をチェック
  4. セキュリティチェック: プロンプトインジェクションやデータ漏洩のリスクを評価
  5. 改善提案: 具体的な修正案と代替案を提供

テスト方法論

  • 境界テスト: 極端な入力に対する応答をテスト
  • 敵対的テスト: 悪意のある入力をシミュレート
  • 多様性テスト: 様々な文化的背景や視点からのテスト

教育コンテンツ

このスキルは、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに関する教育リソースも提供します。詳細については、ドキュメントを参照してください。

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

注意事項

このスキルは補助的なものであり、専門家によるレビューを完全に置き換えるものではありません。常に人間の判断と組み合わせて使用してください。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

github/aspnet-minimal-api-openapi

Create ASP.NET Minimal API endpoints with proper OpenAPI documentation

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