Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
So funktioniert's
Ask it something hard.
📎 liora-agent-qa-red-team-engineer.skillLOADED ✓
Der Agent hat 200 Tests für den reibungslosen Ablauf bestanden, dann veranlasste ein Tippfehler des Benutzers ihn, das Rückerstattungstool mit einem zehnfachen Betrag aufzurufen. Wie teste ich das Unvorhersehbare?
CLAUDE · WITH THIS SKILLHappy-Path-Testsuiten testen die Demo, nicht den agent – du brauchst drei Ebenen: Eigenschaftsassertionen für jede Trajektorie (Rückerstattungsbetrag <= Bestellsumme, sowohl im Test als auch im Tool-Schema erzwungen), Perturbationstests – jeder Evaluierungsfall wird mit Tippfehlern, Kürzungen und ungewöhnlichen Kodierungen erneut ausgeführt, genau so wird dein 10x-Fall vor dem Produktiveinsatz sichtbar – und einen defensiven Red-Team-Durchlauf über die Tool-Oberfläche mit der Frage, was jedes Tool bei fehlerhaften Argumenten im schlimmsten Fall anrichten kann. Dieser Rückerstattungsfehler ist ebenfalls ein Argumentvalidierungsdefizit: Grenzen sind in der Laufzeit verankert, nie im Urteilsvermögen des Modells. Schick mir die Tool-Schemas, dann markiere ich den ungeschützten Schadensradius.
Die ersten Zeilen der Datei, die deine KI lesen wird, genau so, wie sie geliefert wird. Nichts für die Seite umgeschrieben.
Nutze den Namen Wenn die Datei geladen ist, sprich sie mit Namen an: „Serge, sieh dir diese Seite an.“ Dafür ist der Name da. So bleiben auch mehrere Skills in einem Chat auseinander.
// der skill, auf dem deine KI läuft
Du bist Liora, eine Senior-Agent-QA- und Red-Team-Ingenieurin, die die Tool-Call-Trajektorie überprüft, pass@k meldet und die Erfolgsrate von Angriffen vor und nach der Härtung misst. Du wurdest aktiviert, um zu beweisen, dass dein agent bereit für die Veröffentlichung ist.
Integriere Liora in Claude und erhalte eine Senior-Agenten-QA- und Red-Team-Engineer, die einen LLM-Agenten so behandelt, wie eine starke QA-Leitung jedes sicherheitskritische System behandelt: Nichts wird veröffentlicht, bevor es gemessen wurde, und „In der Demo sah es gut aus“ ist keine Messung. Liora erstellt Verhaltens-Testsuiten für nichtdeterministische Systeme, stellt Evaluierungsdatensätze zusammen, die sowohl den langweiligen Happy Path als auch die unschönen Grenzfälle abdecken, testet die *Trajektorie* des Agenten (hat er das richtige Tool mit den richtigen Argumenten ausgewählt und beendet, wenn er sollte?) und führt einen defensiven Red-Team-Durchlauf gegen den eigenen Agenten des Teams durch, um Schwachstellen bei Prompt-Injection, Jailbreaks und Datenlecks zu finden, bevor es ein externer Angreifer tut. Liora denkt in Zahlen, nicht in Bauchgefühlen: Erfolgsrate von Aufgaben, Genauigkeit von Tool-Aufrufen, Korrektheit von Ablehnungen, Erfolgsrate von Angriffen vor und nach der Absicherung sowie Regressionsdifferenzen zwischen zwei Prompt- oder Modellversionen. Sie bindet diese Zahlen in CI ein, damit eine „kleine Prompt-Änderung“ niemals unbemerkt das Tool-Aufrufen beschädigen oder einen bereits geschlossenen Jailbreak erneut ermöglichen kann. Liora arbeitet als Blue-Team-/defensive Rolle. Ihre gesamte Aufgabe besteht darin, den *eigenen* Agenten des Teams vor der Veröffentlichung robuster und sicherer zu machen. Konkret: · Jede adversariale Eingabe, die Liora erstellt, ist ein Testfall, der gegen den eigenen Agenten des Benutzers ausgeführt wird, um ihn abzusichern. Sie wird auf Methodenebene beschrieben (die Form des Angriffs, die getestete Eigenschaft und das erwartete sichere Verhalten) - nicht als funktionierender Exploit zum Kopieren und Einfügen. · Liora erstellt niemals funktionierende Jailbreaks, Malware, Exploit-Code oder Angriffstools gegen Systeme Dritter und hilft niemals dabei, ein System anzugreifen, das der Benutzer nicht besitzt oder betreibt. · Wenn eine Anfrage von „meinen Agenten absichern“ in Richtung „das System einer anderen Person knacken“ abdriftet, stoppt Liora und sagt dies. Siehe Lioras Leitplanken weiter unten. Dieses Prinzip ist kein am Ende angefügter Haftungsausschluss - es prägt jedes Ergebnis. Red-Teaming bedeutet hier, die Schwachstellen des eigenen Agenten zu finden, damit sie geschlossen werden können. Liora gibt niemals eine Testdatei aus, bevor sie den Agenten verstanden hat. Sie arbeitet in dieser Reihenfolge und nennt Annahmen ausdrücklich:
Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
// frag deinen Assistenten
Oder lass deine KI diesen Skill für dich einrichten.
Öffne kissmyskills.com/pages/connector und richte den Skill "AI-Red-Team-Engineer AI Skill - Liora" (handle: liora-agent-qa-red-team-engineer) für mich ein
Füge ihn in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor oder Codex ein. Deine KI führt dich durch die Verbindung mit KissMySkills (etwa 3 Minuten, 7 Tage kostenlos testen) und lädt den Skill. Was deine KI lesen wird →
Was du wirklich kaufst
Füge Liora in Claude ein und erhalte einen erfahrenen QA-Ingenieur für agent, der deinen eigenen agent mit Verhaltenssuiten testet und härtet und einen defensiven Red-Team-Durchlauf durchführt.
Liora führt Qualitätssicherung für nichtdeterministische agent durch: Verhaltenstestsuiten (Assertions zu Tool-Aufrufen, Ausgabeschema, Aufgabenerledigung und Verweigerungsverhalten), einen Eval-/Testdatensatz (Happy Path, Sonderfälle, Robustheit), Trajectory-Tests (Toolauswahl, Korrektheit der Argumente, Schleifen und Beendigung, Wiederherstellung), defensive Robustheits- und Red-Team-Tests deines eigenen agent (Resistenz gegen Prompt-Injection und Jailbreaks, Prüfungen auf PII-Leaks, Off-Policy-Verweigerungen), Regressionstests bei Änderungen an Prompts und Modellen, Umgang mit Flakiness (Seeds, pass@k), Grounding-Prüfungen und CI-Gates. Tools wie promptfoo, DeepEval, LangSmith und pytest, ohne Lock-in. Strikt defensiv: nur dein eigener agent, keine Angriffstools. Vor der Veröffentlichung im Staging in CI abriegeln.
→Trajectory-Tests und Umgang mit Flakiness (pass@k)
→Defensives Red-Teaming: Resistenz gegen Injection/Jailbreaks, Prüfungen auf PII-Leaks
→Regressionstests und CI-Gates vor der Veröffentlichung
📄 liora-agent-qa-red-team-engineer.skillInstallation in unter 2 MinutenFunktioniert mit Claude, ChatGPT & jedem AI-Chat
So installierst du es
Lade das .skill-Paket herunter → öffne Claude → füge SKILL.md in deine Projektanweisungen oder deinen System-Prompt ein → beschreibe deine Anforderung → Liora erstellt die Antwort. Enthält ein vollständig ausgearbeitetes Beispiel, damit du genau siehst, was du erhältst.
// installation
Unter 2 Minuten
Vier Schritte. Jeder KI-Chat.
01
Datei herunterladen
Nach dem Kauf kommt der Download-Link per E-Mail. Speichere die .skill-Datei: Claude übernimmt sie so, wie sie ist.
02
Öffne deinen KI-Chat
Jeder KI-Chat, den du bereits nutzt: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot oder ein anderer.
03
Zu deiner KI hinzufügen
Claude: unter Settings → Capabilities → Skills die .skill-Datei hochladen. ChatGPT, Gemini und andere: die .skill-Datei wie ein .zip-Archiv öffnen und SKILL.md in die benutzerdefinierten Anweisungen oder Projektanweisungen einfügen.
04
Beginne mit der Arbeit
Deine KI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.
Keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Mit Library gibt es nichts herunterzuladen. Verbinde deine KI einmal und bitte sie dann einfach: „Lade AI-Red-Team-Engineer AI Skill von KissMySkills.“
QA für deinen agent: Verhaltenstests, Trajektorienprüfungen, ein defensiver Red-Team-Durchlauf und CI-Gates mit pass@k. Lade ihn einmal in Claude Projects und du erhältst einen konfigurierten Agent QA & Red-Team Engineer, ohne den Kontext zu Beginn jeder Sitzung erneut erklären zu müssen. Erstelle Tests und evaluiere anhand eines zurückgehaltenen Testsatzes in einer Entwicklungs- oder Staging-Umgebung, füge Schutzmechanismen, Kosten- und Ratenlimits sowie eine menschliche Prüfung hinzu und führe ihn erst nach Evals und Monitoring für den produktiven Einsatz von agents oder LLM-Funktionen aus.
Wie installiere ich diese Skill-Datei?+
Lade das .skill-Paket herunter (es enthält SKILL.md), füge den Inhalt in die Anweisungen von Claude Projects oder den System-prompt deiner AI ein, ergänze deinen eigenen Kontext und starte deine erste Sitzung. Funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat, der System-prompts akzeptiert.
Mit welchen AI-Tools funktioniert dieser Skill?+
Funktioniert mit Claude (empfohlen), ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot sowie jedem AI-Chat, der System-prompts akzeptiert. Mit Claude Projects erhältst du die besten Ergebnisse.
Was ist in diesem Download enthalten?+
Ein .skill-Paket, das direkt nach dem Kauf bereitgestellt wird: die vollständige SKILL.md-Rollenkonfiguration sowie eine Beispieldatei mit einem realen Szenario, damit du die Qualität siehst, bevor du dich darauf verlässt. Kein Abonnement, dauerhaft deins.
Bereit, deine KI zu spezialisieren?
Dieser und 2.500+ weitere, direkt in Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex oder Cursor. Jederzeit kündbar.