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Add ai-redteam-wordlists high-yield seed dataset provider

Abierto
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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
ai, security

Línea de trabajo

Empieza revisando el conjunto de datos enlazado de 28 prompts y confirmando con los maintainers que debe formar parte de PyRIT; no se mencionan archivos del repositorio ni tests. Si se acepta, sigue cómo se representan los proveedores de SeedPrompt y, a continuación, añade el loader, los metadatos, los tests y la documentación descritos en el issue. Se considera completado cuando los prompts seleccionados se cargan con placeholders en tiempo de ejecución y la integración está cubierta.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

I maintain [c4tzzz/ai-redteam-wordlists](https://github.com/c4tzzz/ai-redteam-wordlists), an MIT-licensed collection of prompts for authorized AI red-team testing.

I would like to propose adding the following curated subset to PyRIT:

[AI-LLM-Latest-Model-Verified-High-Yield.txt](https://github.com/c4tzzz/ai-redteam-wordlists/blob/main/seclists/AI-LLM-Latest-Model-Verified-High-Yield.txt)

It contains 28 validated prompts covering synthetic secret leakage, RAG exposure, redaction failures, MCP, tool use, multi-turn scenarios, and structured-output constraints.

Each entry could be represented as a SeedPrompt, with placeholders such as {{CANARY}} and {{PRIVATE_TOKEN}} replaced at runtime.

Would this dataset be relevant to PyRIT? I can provide the loader, metadata, tests, and documentation.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.5k
Forks
896
Merge medio
3 d 8 h
PR fusionados (30 d)
191

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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