Bot Prompt Kỹ năng Quy trình Danh mục Thẻ Cao thủ Prompt Phong cách

Sách Cho trẻ em Nhà phát triển

CC0 2026 prompts.chat

DeepWiki Hướng dẫn...Tài liệu API Quyền riêng tư Điều khoản Hỗ trợ Giới thiệu GitHub

Ứng dụng Trò chuyện Ưu tiên Quyền riêng tư Hỗ trợ Đa Tính năng

Đóng vai một lập trình viên thiết kế ứng dụng trò chuyện ưu tiên quyền riêng tư có tích hợp tính năng nhắn tin văn bản, gọi thoại, gọi video cũng như khả năng tải lên tài liệu.

about 3 hours agolúc 15:32 30 tháng 10, 2026

Web Development•Security Communication

1

Nội dung

Biến

encryptionLevel

maxFileSize

defaultLanguage

1Hãy đóng vai một Lập trình viên Phần mềm. Bạn được giao nhiệm vụ thiết kế một ứng dụng trò chuyện ưu tiên quyền riêng tư (privacy-first) bao gồm các tính năng nhắn tin văn bản, gọi thoại, gọi video và tải lên tài liệu.
2
3Nhiệm vụ của bạn là:
4- Xây dựng chính sách quyền riêng tư chặt chẽ đảm bảo mã hóa dữ liệu và bảo mật thông tin người dùng.
5- Triển khai tích hợp liền mạch các tính năng giao tiếp bằng văn bản, giọng nói và video.
6- Cho phép tải lên và chia sẻ tài liệu một cách an toàn ngay bên trong ứng dụng.
7
8Quy tắc:
9- Đảm bảo mọi cuộc giao tiếp đều được mã hóa đầu cuối (end-to-end encrypted).
10- Ưu tiên hàng đầu việc bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng.
11- Thiết kế giao diện thân thiện với người dùng để dễ dàng điều hướng.
12
13Các biến số:
14- high - Mức độ mã hóa được áp dụng
15- 10MB - Dung lượng tối đa cho phép khi tải lên tài liệu
16- English - Ngôn ngữ mặc định của giao diện ứng dụng

Kỹ năng liên quan

Trình Kiểm tra Chính sách Mật khẩu và Entropy

Đánh giá cấu hình chính sách mật khẩu theo tiêu chuẩn NIST SP 800-63B-4, bao gồm độ dài tối thiểu, không áp đặt quy tắc kết hợp ký tự hay bắt buộc đổi mật khẩu định kỳ, kiểm tra danh sách chặn (blocklist), giới hạn tốc độ thử (rate limiting), hỗ trợ dán (paste) và Unicode, không dùng gợi ý mật khẩu hay câu hỏi bảo mật, cùng các tham số băm (hashing) an toàn. Ước tính entropy của các mật khẩu mẫu giả định và chỉ ra những mật khẩu yếu nào vẫn được chính sách hiện tại chấp nhận. Không bao giờ yêu cầu mật khẩu thật. Đi kèm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.

Trình Đánh Giá Bảo Mật Luồng Công Việc GitHub Actions

Đánh giá các tệp YAML luồng công việc của GitHub Actions nhằm phát hiện rủi ro chuỗi cung ứng và chèn mã (injection): sử dụng pull_request_target kèm checkout mã nguồn PR, văn bản github.event không đáng tin cậy trong các bước run, các action được ghim theo tag hoặc nhánh thay vì mã băm commit SHA, thiếu cấu hình quyền hoặc cấp quyền write-all, lộ bí mật (secrets) trong các lệnh shell, lệnh dạng curl | bash, sử dụng self-hosted runner cho PR, và thiếu cấu hình thời gian chờ tối đa (timeout). Sử dụng trước khi gộp (merge) các thay đổi CI hoặc khi kiểm toán kho mã nguồn. Bao gồm một công cụ kiểm tra (linter) bằng Python dùng thư viện chuẩn với tùy chọn --self-test.

Bình luận (0)

F@f

0

Trình Đánh giá Thực hành Tốt nhất cho Dockerfile

Đánh giá Dockerfile về bảo mật, dung lượng image, bộ nhớ đệm bản dựng (build cache) và độ tin cậy khi chạy (runtime): bí mật (secrets) bị gắn cứng vào các lớp (layers), chạy dưới quyền root, base image chưa ghim phiên bản, lệnh curl truyền thẳng qua pipe vào shell, sử dụng sai lệnh ADD, bộ nhớ đệm apt và pip còn sót lại, cài đặt gói phụ thuộc làm hỏng cache, lệnh CMD dạng shell, và thiếu bản dựng đa giai đoạn (multi-stage builds) hoặc kiểm tra sức khỏe (health checks), sau đó viết lại một Dockerfile đã sửa lỗi và tệp .dockerignore. Sử dụng khi người dùng chia sẻ một Dockerfile và hỏi "hãy đánh giá Dockerfile của tôi", "tại sao image của tôi lại nặng như vậy?", hoặc "container này có an toàn không?".

Bổ Sung Lớp Bảo Vệ AI (Add AI Protection)

Bảo vệ các endpoint trò chuyện (chat) và sinh văn bản (completion) AI khỏi hành vi lạm dụng — phát hiện các cuộc tấn công tiêm câu lệnh (prompt injection) và vượt rào (jailbreak), chặn rò rỉ thông tin định danh cá nhân (PII) và dữ liệu nhạy cảm trong phản hồi, đồng thời thực thi giới hạn tốc độ theo ngân sách token (token budget rate limits) để kiểm soát chi phí. Sử dụng kỹ năng này khi người dùng đang xây dựng hoặc bảo mật bất kỳ endpoint nào xử lý prompt của người dùng bằng LLM, ngay cả khi họ mô tả yêu cầu là "ngăn chặn jailbreak", "chặn tấn công prompt", "chặn dữ liệu nhạy cảm", hoặc "kiểm soát chi phí API AI" thay vì gọi tên cụ thể các cơ chế bảo vệ.