使用 AI 快速构建敏感应用的安全性蓝皮书（Security Bluebook） #

解决安全策略碎片化问题：通过结构化引导，让 AI 快速生成一份包含威胁模型、数据分类和安全准入清单的单一、连贯的安全蓝皮书（Blue Book）文档。

为什么需要这个技能 #

在开发处理 PII（个人可识别信息）、财务数据或令牌（Tokens）等敏感数据的应用时，通用的安全建议往往过于宽泛且缺乏可操作性。团队需要的是一份能够明确规定“必须（MUST）”、“应该（SHOULD）”和“可以（CAN）”的强制性执行策略。

该技能通过标准化的模板和严格的约束，确保生成的文档不再是模糊的建议，而是包含明确信任边界、存储策略和事故响应预案的实战指南，帮助开发团队在上线前快速对齐安全基准。

适用场景 #

• 需要为涉及敏感数据的新应用构建一份精简但可强制执行的安全策略。
• 需要一个包含明确假设、控制措施和 Go/No-Go 准入门禁的单一蓝皮书文档。
• 希望基于具体的威胁模型和运行安全默认值，而非泛泛而谈的安全建议来指导开发。

核心工作流 #

1. 上下文采集：AI 将针对数据类别（如 PII/PHI）、信任边界（客户端/服务端/第三方）、身份认证方式、存储方案、第三方连接器以及数据保留/删除预期这 6 个核心维度进行询问。
2. 蓝皮书草拟：基于采集的信息，填充至 references/bluebook_template.md 模板中，确保语言确定且可执行。
3. 安全护栏约束：
   • 严禁包含真实的密钥、Token 或内部凭证。
   • 未知项统一标记为 TODO 并注明合理假设。
   • 遵循“默认关闭（Fail Closed）”原则，若必要功能缺失则明确指出。
4. 质量自检：确保输出涵盖威胁模型、数据分类规则、信任边界控制、会话管理、审计日志、保留策略及事故响应微运行手册（mini-runbook）。

下载和安装 #

下载 security-bluebook-builder 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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