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。
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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。
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介面保證派：把 Skill 的不變量編進工具與 Script
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Prompt 紀律派：把 Skill 寫成模型能理解的操作規約
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從一次把 SKILL.md 從 302 行砍到 159 行的真實重構出發，對照 Anthropic 的 Claude 5 context engineering 六條新規則，說明哪些規則該交給模型判斷、哪些不變量必須編進 script 與工具介面。
Agent Skill 不是 Prompt：從撰寫、評測到自我提煉的工程化方法
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深入拆解 Agent Skill 的觸發、工作流、資源與驗證設計，並以 eval、失敗分類、人工審核及版本治理建立可稽核的自我提煉與升級迴路。