模型只能提案，不能替自己授權：信任邊界與資料的影響範圍
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從刻意脆弱的 LLM 摘要器逐層追蹤資料，拆開身分、授權、內容與輸出用途，建立一份能判斷輸入可以影響什麼的 trust／taint worksheet。
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對 LLM 應用做威脅建模
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把刻意脆弱的 LLM 摘要器拆成資料流、儲存區與信任邊界，用 STRIDE 找出模型 context 以外的資訊洩漏路徑，再設計逐筆授權的讀取流程。
打造你的資安實驗室：環境建置
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用本機 Ollama、合成筆記與固定模型 digest 建立可重現的 LLM 資安沙盒，實際觀察間接 Prompt Injection 如何帶出另一份筆記的假金鑰。
OWASP Top 10 for LLM Applications 全覽
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先自己列出 LLM 應用的風險清單，再對照 OWASP 2026 版找出盲點，把十條掛回一個最小示範應用，並拿自己畫的三軸地圖跟官方的靶心圖互相檢查。
傳統資安 vs LLM 資安：到底哪裡不一樣
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從 SQL Injection、XSS 與一次本機 Prompt Injection 實驗，拆解 LLM 資安延續了哪些既有原則，又因模型不確定性多了哪些工程難題。
我從模型的不確定性開始理解 LLM 應用資安
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從客服退款與摘要流程拆解模型不確定性，找出意圖、決策、執行與資料邊界；安全控制由可驗證的程式與規則負責。
介面保證派：把 Skill 的不變量編進工具與 Script
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從 schema、工具參數、狀態機、dry-run 與驗證閘門出發，拆解介面保證派如何在程式中落實 Skill 的不可逆邊界，以及這些保證仍然無法涵蓋的地方。
Prompt 紀律派：把 Skill 寫成模型能理解的操作規約
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從觸發描述、資訊階層與 progressive disclosure 出發，拆解 Prompt 紀律派如何以少而準的文字讓 Agent 維持可預期的工作流程，以及它不能取代介面保證的地方。
把專用動畫流程抽成 Agent Skill：lottie-maker 如何讓 Lottie 可建立、可診斷、可驗證
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從內容管線的專用 Lottie workflow 出發，拆解如何把 motion brief、portable profile、CanvasKit 預覽與決定性驗證整理成可跨專案使用的 lottie-maker Agent Skill。
文件也需要 CI：從行數預算、術語裁決到 Fresh Session Test
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一次 doc-architect 重構加進整個 CONTEXT.md 模組，SKILL.md 卻從 225 行降到 216 行。拆解文件的三層機器保證——長度預算與棘輪、術語裁決的權限邊界、Fresh Session Test 的獨立驗收。