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LLM相關的文章，目前共收錄 98 篇內容。
教學
GPT-Red：OpenAI 如何利用 AI 攻擊 AI，打造更安全的下一代模型
GPT-Red 是 OpenAI 開發的 AI 安全測試系統，透過 AI 自動執行紅隊（Red Team）攻擊、Jailbreak 與 Prompt Injection 測試，持續發現模型漏洞並強化大型語言模型的安全性。
網路資源
System Prompts Leaks：收錄主流 AI 系統提示詞，探索大型語言模型背後的運作方式
System Prompts Leaks 收錄 ChatGPT、Claude、Gemini、Cursor 等 AI 服務的公開 System Prompt，提供 Prompt Engineering、AI Agent 與大型語言模型研究的重要參考，深入了解 AI 助理的設計思維與運作方式。
網路資源
Strix：開源 AI 滲透測試平台，讓 AI 化身駭客主動找出應用程式安全漏洞
Strix 是開源 AI 滲透測試平台，透過多 Agent 模擬真實攻擊者執行動態安全測試，支援漏洞驗證、PoC 產生、CI/CD 整合與多種 LLM，協助提升 DevSecOps 與應用程式安全。
網路資源
OLMOCR：把 PDF 轉成 AI 最愛的 Markdown，打造更高品質的文件知識庫
OLMOCR 是開源 AI OCR 工具，可將 PDF、學術論文與技術文件轉換為結構化 Markdown，支援表格、公式與多欄版面解析，適合 RAG、知識庫建置、AI 文件搜尋與大型語言模型應用。
網路資源
SkillOpt：Microsoft 開源研究專案，讓 AI Agent 更懂得選對工具、用對 Skill
SkillOpt 是 Microsoft Research 推出的開源研究專案，可自動最佳化 AI Agent 的 Skill 描述與 Tool Metadata，提升 LLM Tool Calling 準確率，改善多工具選擇效率，適合 AI Agent 與 MCP 生態開發者。
網路資源
Firecrawl：把任何網站轉成 AI 可直接使用資料的網頁擷取平台
Firecrawl 是專為 AI 與 LLM 打造的網頁擷取平台，可將網站內容轉換為乾淨的 Markdown 或結構化資料，支援 RAG、AI Agent 與知識庫建置，大幅簡化網頁資料處理流程。
網路資源
SkillSpector：NVIDIA 打造的 AI Agent 技能安全掃描器，安裝前先檢查風險
SkillSpector 是 NVIDIA 推出的開源 AI Agent 技能安全掃描工具，可檢測 Prompt Injection、資料外洩、MCP 投毒與供應鏈風險，協助開發者在安裝 Skills 前完成安全評估與風險分析。
網路資源
Headroom：為 AI Agent 壓縮上下文，降低 Token 成本的開源記憶優化工具
Headroom 是一款專為 AI Agent 與大型語言模型打造的開源上下文壓縮工具，能有效降低 Token 使用量並提升推論效率。本文深入介紹 Headroom 的可逆式壓縮（CCR）、跨 Agent 記憶體、RAG 最佳化與多模型整合能力，幫助開發者在維持回答品質的同時降低 API 成本，打造更高效的 AI 工作流程。
網路資源
LLM Wiki：快速掌握 LLM 與 AI Agent 生態的開源知識地圖
LLM Wiki 是一個整理大型語言模型與 AI Agent 生態的開源知識庫，涵蓋 LLM、RAG、MCP、Agent framework 與 AI workflow，幫助開發者快速掌握 AI 技術版圖與最新生態趨勢。
網路資源
curl.md：專為 AI Agent 與 LLM 設計的 Markdown 網站格式
curl.md 是一種專為 AI agent 設計的 Markdown 網站格式，透過提供 AI-friendly 內容層，降低 token 消耗並提升 LLM 可讀性。它代表 AI-native 網站的新方向，讓網站同時服務人類與 AI。
網路資源
Is It Agent Ready?：Cloudflare 推出的 AI Agent 網站相容性檢測工具
Is It Agent Ready? 是 Cloudflare 推出的 AI 網站檢測工具，專門評估網站是否適合 AI agents 使用。它會檢查 llms.txt、Markdown 支援、MCP 協定與 bot 規則等項目，幫助網站進入 AI 搜尋與 Agent 時代。
網路資源
OmniVoice：打造即時語音互動的全能型 AI 語音代理框架
OmniVoice 是 k2-fsa 推出的開源語音 AI 框架，整合 ASR、LLM 與 TTS，支援低延遲即時對話，幫助開發者快速打造可聽、可說、可互動的語音 Agent 系統。
教學
如何建立自己的 LLM 知識庫（LLM Knowledge Bases）
Andrej Karpathy 分享以 LLM 建構知識庫的新工作流：將多來源資料轉為 Markdown wiki、由 AI 自動摘要、連結與優化，結合 Obsidian 實現高效搜尋、問答與知識累積，打造可持續進化的 AI 知識系統。
網路資源
autoresearch：讓 AI 自己做實驗的自動化研究專案
Autoresearch 是 Andrej Karpathy 推出的開源專案，讓 AI agent 自主進行 LLM 訓練與實驗迭代，透過自動修改程式、執行訓練與評估結果，實現小型 AI 研究流程自動化，展現 AI 從寫程式進化為研究協作者的可能性。
網路資源
VibeVoice：微軟開源語音生成模型，打造更自然的 AI 語音體驗
VibeVoice 是 Microsoft 開源的 AI 語音生成（TTS）專案，主打自然語音、情緒與風格控制，適用於 AI 助理、內容創作與語音互動應用，幫助開發者打造更接近真人的語音體驗。
網路資源
OpenDataloader PDF：開源 PDF 結構化解析工具，打造 AI 可用的文件資料流
OpenDataloader PDF 是一個開源工具，將 PDF 轉換為結構化資料（如 JSON、Markdown），支援段落解析、表格擷取與語意切分，特別適合用於 LLM、RAG 與 AI 知識庫建構，提升資料品質與應用效果。
網路資源
DeerFlow：字節跳動打造的 AI Agent 工作流引擎，讓自動化流程更像一個團隊在運作
DeerFlow 是字節跳動推出的開源 AI 工作流引擎，支援多代理人協作與流程編排，讓開發者可將 AI 任務串成自動化流程，打造完整的 AI Agent workflow 系統。