Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
セキュリティ
個人データを処理する AI システム向けに、DPIA と AI 法適合性評価を組み合わせて実施する方法を導く。EDPB-EDPS 共同意見 5/2021、第 6 条および第 9 条に基づく訓練データの適法性、第 22 条の自動化された意思決定、アルゴリズムバイアスの検出、NIST AI RMF の MAP 機能を扱う。キーワード:AI プライバシー、DPIA、AI 法、アルゴリズムバイアス、自動化された意思決定、第 22 条、訓練データ、NIST AI RMF。
AI システムの敵対的テストをガイドする — プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、ツールの悪用、データ持ち出し、バイアスと有害出力のプローブ、マルチターン攻撃、LLM アプリケーション向けの自動レッドチームハーネス。リリース前にチャットボット、エージェント、RAG システム、Copilot をレッドチーミングするとき、安全評価スイートを設計するとき、報告された脆弱性を再現するとき、インシデント後に緩和策を検証するときに使用 — 企業の AI ポリシー作成（ai-risk-governance）、プロダクション機能の構築（ai-engineer）、一般的なネットワークやアプリのペネトレーションテスト（penetration-tester、network-pentester）、エンタープライズの敵対者シミュレーションやパープルチームキャンペーン（red-team-specialist）、許可された Web/API の OWASP テスト（web-pentester）、バイナリ／ファームウェアのリバースエンジニアリング（reverse-engineer）には使用しない。プロダクションセーフガードの配信とゲートウェイ: ml-infrastructure-engineer-safeguards。安全分類器の研究開発とベンチマーク: ml-research-engineer-safeguards。
Android APK のエンドツーエンドなレッドチームパイプライン — APK の自動取得（Play Store + apkpure + apkmirror のフォールバック）、jadx による逆コンパイル、シークレット／URL／JWT／Firebase の grep 検索、ピン留め証明書の抽出、エクスポートコンポーネントの列挙、Frida ランタイム計装テンプレート、Intent インジェクションプローブ。許可を得た外部レッドチーム演習をもとに構築されました。この演習では APK 7 件を手動で取得し、4 回のダウンロード試行が途中で切れ、アプリの1つからハードコードされた JWT と内部 API エンドポイント30件を発見しました。対象にモバイルアプリのカタログ（Play Store のデベロッパーページ）がある場合、Web サーバー上の APK URL を見つけた場合、または偵察後のスコープに「モバイルアプリ」が含まれる場合に使用します。
Azure AI Content Safety のガイダンス——テキスト、画像、マルチモーダル、生成 AI ガードレール向けのプログラムによるコンテンツモデレーション。Content Safety のカテゴリ（憎悪、暴力、性的、自傷）と重大度レベル、脱獄および間接プロンプトインジェクション検出のための Prompt Shields、グラウンデッドネス検出（グラウンディングソースに対するハルシネーション チェック）、保護対象マテリアル検出（テキストとコード）、カスタムカテゴリ、ブロックリスト、調整用の Content Safety Studio、入力/出力フィルターとしての Azure OpenAI との統合（組み込みおよびカスタム）、レイテンシ/コストのトレードオフ、エージェント ガードレール、デプロイ パターン（アプリ内のサイドカー、Azure OpenAI との統合）を扱います。WHEN: Azure AI Content Safety、prompt shields、脱獄検出、間接プロンプトインジェクション、グラウンデッドネス チェック、保護対象マテリアル検出、コンテンツモデレーション、生成 AI ガードレール、有害コンテンツ カテゴリ、カスタム ブロックリスト AI、エージェント ガードレール。DO NOT USE: AI ワークロードの脅威検出 / SOC アラート（defender-for-cloud-ai を使用）、エンドユーザーの AI 利用ガバナンス（purview-ai-hub を使用）、または安全性に関係しない一般的な AI アプリ設計。
Azure Bastion と Defender for Cloud のジャストインタイム（JIT）VM アクセスを組み合わせた、Azure における安全なリモート VM 管理のガイダンス。Bastion の SKU 選択（Developer / Basic / Standard / Premium）、IP ベースおよび共有可能リンクの接続、ネイティブ クライアント（az CLI 経由でローカル マシンから RDP/SSH）、セッション録画（Premium）、プライベート専用デプロイ、JIT 要求ワークフローとポリシー、接続操作の RBAC、条件付きアクセスとの統合（Bastion + VM 上の Entra ログイン経由）、Bastion + JIT を必須とし VM のパブリック IP を禁止する Azure Policy の適用、VPN/ジャンプ ボックス パターンからの移行を扱います。WHEN: Azure Bastion 設計、Bastion SKU 比較、JIT VM アクセス、Azure ジャストインタイム アクセス、Bastion 共有可能リンク、ネイティブ クライアント Bastion、Bastion セッション録画、VM のパブリック IP の排除、ジャンプ ホストを Bastion に置き換え、安全な Azure RDP SSH、Bastion Premium 録画。DO NOT USE: ハイブリッド/SD-WAN VPN 設計、GSA Private Access（entra-global-secure-access を使用）、またはクラスター専用の K8s アクセス。
Azure Confidential Computing のガイダンス——ハードウェア ベースのトラステッド実行環境（TEE）を通じて使用中のデータを保護します。Confidential VM（AMD SEV-SNP、Intel TDX）、AKS 上の Confidential コンテナ（Kata + AMD SEV-SNP）、Confidential GPU VM（TDX 搭載 NVIDIA H100）、Confidential ワークロード向けの Azure Key Vault Managed HSM および secure-key-release 付き Premium、構成証明（Microsoft Azure Attestation サービス）、Confidential 台帳、シナリオ（マルチパーティ データ共有、規制対象ワークロードの分離、機密データでの AI トレーニング）、シークレットを構成証明済み TEE 状態に結び付けるキー解放ポリシー、CMK/カスタマー キーとの判断基準を扱います。WHEN: Azure Confidential Computing、AMD SEV-SNP、Intel TDX、Confidential VM、Confidential AKS コンテナ、Confidential GPU H100、Azure Attestation、secure key release、マルチパーティ計算、Confidential AI、暗号化メモリ Azure、ハードウェア エンクレーブ Azure。DO NOT USE: 一般的な保存データの CMK（azure-key-vault を使用）、アプリケーション暗号化 SDK のみ、または非 Azure の TEE 設計。
Azure DDoS Protection のガイダンス——同一の常時稼働する Microsoft プラットフォーム上に構築された Network Protection（VNet 単位）と IP Protection（パブリック IP 単位）の階層。階層の選択と無料の Basic インフラストラクチャ保護の比較、スコープ（VNet か単一 IP か）、トラフィックプロファイリングと緩和ポリシーの自動チューニング、攻撃分析とメトリック、Sentinel への攻撃アラート、DDoS Rapid Response の支援、Azure WAF および Front Door との統合、コスト保護保証、コンプライアンス向けの緩和レポート、リージョンごとの容量計画を扱います。WHEN：Azure DDoS Protection、DDoS Network Protection、DDoS IP Protection、レイヤー 3/4 DDoS、Azure の攻撃分析、DDoS ラピッドレスポンス、DDoS コスト保護、DDoS メトリック、緩和レポート、Azure での DDoS シミュレーション。DO NOT USE：レイヤー 7／アプリ層の攻撃緩和のみ（azure-waf を使用）、Azure Firewall の設計（azure-firewall を使用）、オンプレミスアプライアンス経由のハイブリッドネットワーク DDoS。
Azure Cloud からオンプレミス AD へのラテラルムーブメント手法です。Azure／Entra ID の権限を取得し、オンプレミスの Active Directory 環境へ移動する必要がある場合、対象が Azure AD Connect／Cloud Sync／PTA／Federation などのハイブリッド ID アーキテクチャを使用している場合、または PRT／Certificate／Cookie の認証情報を使った Cloud-to-OnPrem のラテラルムーブメントが必要な場合に使用します。14 種類の手法を扱います：Pass the PRT／Certificate／Cookie、Cloud Kerberos Trust、Connect Sync／Cloud Sync の認証情報抽出、PTA Agent バックドア、Federation Token 偽造、Seamless SSO シルバーチケット、Exchange Hybrid 偽装、Arc GPO デプロイスクリプト注入、オンプレミスのクラウド認証情報抽出。
Azure Web Application Firewall のガイダンス——Azure Front Door（グローバル、エッジ層）または Azure Application Gateway（リージョン、バックエンド プールと統合）にデプロイされます。マネージド ルール セット（Microsoft Default Rule Set、Bot Manager、OWASP CRS）を用いた WAF ポリシー設計、カスタム ルール（レート制限、ジオブロック、IP 許可/拒否）、除外の設計（WAF を Prevention に維持するかを決めるロングテールの調整タスク）、JSON チャレンジ / CAPTCHA、ログ分析の統合、誤検知のトリアージ ワークフロー、Defender for Cloud および Sentinel との統合、リージョンとグローバルのトレードオフ、サードパーティ WAF からの移行を扱います。WHEN: Azure WAF、Front Door WAF、Application Gateway WAF、OWASP CRS Azure、bot manager Azure、WAF カスタム ルール、WAF レート制限、WAF 誤検知、WAF 除外、WAF prevention と detection、JSON チャレンジ WAF、ジオブロック WAF。DO NOT USE: L3/L4 DDoS（azure-ddos-protection を使用）、Azure Firewall 設計（azure-firewall を使用）、または非 HTTP ワークロード。
AI エージェント向けのセキュリティスキャナーと入力サニタイザー。プロンプトインジェクション、コマンドインジェクション、SSRF、認証情報の窃取、パストラバーサル攻撃を検出します。次の場合に使用します：(1) ClawHub から新しいスキルをインストールするとき、(2) メール、カレンダーイベント、Trello カード、API レスポンスなどの外部入力を処理するとき、(3) 取得前に URL を検証するとき、(4) ワークスペースでセキュリティ監査を実行するとき。信頼できないデータソースの悪意あるコンテンツからエージェントを保護します。
Cloudflare Turnstile の実装を扱う。ボット対策向けの不可視 CAPTCHA 代替手段であり、widget と sitekey/secret ペアの作成、cf-turnstile widget または @marsidev/react-turnstile の埋め込み、siteverify API によるサーバー側の token 検証、widget のライフサイクルとリセット処理、SPA 向けの事前クリアランス、カスタムアクションと cData、必須の CSP ディレクティブ、dummy key を使った E2E テストを網羅する。フォーム、ログイン・サインアップフロー、API エンドポイントをスパムやボットから保護する場合、reCAPTCHA や hCaptcha からの移行、Turnstile と React、Next.js、Hono、Workers の統合、あるいはエラー 110200 unknown domain、300030 widget crash、600010 configuration error、200500 CSP iframe blocking、token の期限切れや単回使用の再利用失敗、Safari 18 Hide IP の問題をデバッグする場合に使用する。
Microsoft Defender External Attack Surface Management（Defender EASM）のガイダンス——組織のインターネット公開資産（ドメイン、ホスト、IP、SSL 証明書、ASN、Web ページ、連絡先）をアウトサイドインで検出しインベントリ化します。シードベースの検出、攻撃面のインサイト（CVE、期限切れ間近の証明書、非推奨テクノロジー、未承認のクラウド）、ラベルとグループ、Defender for Cloud（CSPM）、Defender XDR、Sentinel との統合、資産単位の料金モデルを扱います。WHEN：Defender EASM、外部攻撃面管理、インターネット公開資産のインベントリ、シャドー IT の検出、期限切れ SSL の検出、露出した RDP の検出、未知のサブドメイン、攻撃面のインサイト、シードベースの検出、アウトサイドインスキャン、サードパーティ資産リスク、M&A 資産の検出。DO NOT USE：内部資産の検出（defender-for-cloud-hardening / Defender XDR を使用）、エンドポイントの脆弱性スキャン（defender-for-endpoint MDVM を使用）、Sentinel のみでのハンティング。
Microsoft Defender for Containers のガイダンス——AKS、Azure Arc 対応 Kubernetes、EKS、GKE、OpenShift にわたる Kubernetes とコンテナのセキュリティ。エージェントレス検出、イメージと実行中コンテナのエージェントレス脆弱性評価（Microsoft Defender Vulnerability Management による）、Defender センサー（Linux 上の eBPF）によるランタイム脅威検出、Azure Policy / Gatekeeper による Kubernetes データプレーンの強化、ACR / ECR / GAR のレジストリスキャン、アドミッション制御、攻撃パス分析、Sentinel 統合を扱います。WHEN：Defender for Containers、AKS セキュリティ、コンテナランタイムの脅威検出、Kubernetes アドミッション制御、イメージ脆弱性スキャン、ACR スキャン、Defender for Cloud の EKS GKE セキュリティ、K8s 態勢、コンテナ攻撃パス、Defender コンテナセンサー、Gatekeeper Azure Policy AKS、エージェントレスコンテナスキャン。DO NOT USE：VM／ホストの強化（defender-for-servers を使用）、AKS ネットワーク設計（azure-network-security-design を使用）、セキュリティに関係しない一般的な AKS の運用。
Microsoft Defender for Servers（Plan 1 および Plan 2）のガイダンス——Microsoft Defender for Cloud におけるサーバー固有の保護。プランの選択、エージェントレスとエージェントベースのスキャン、MDE for Servers の統合、ファイル整合性監視（MDE による FIM）、VM のジャストインタイムアクセス、脆弱性評価、適応型アプリケーション制御、ネットワーク強化、Sentinel/Log Analytics への無料データ取り込みを扱います。Azure VM、Azure Arc 対応サーバー（オンプレミス、AWS EC2、GCP Compute）、Azure VMSS に適用されます。WHEN：Defender for Servers、MDE for Servers、サーバー EDR、FIM、ファイル整合性監視、JIT VM アクセス、ジャストインタイムアクセス、サーバーのエージェントレススキャン、VM の脆弱性評価、ハイブリッドサーバー保護、Arc 対応サーバーのセキュリティ、Defender for Cloud の AWS EC2、Defender for Cloud の GCP Compute、Azure サーバー強化、サーバーの Plan 1 と Plan 2 の比較。DO NOT USE：エンドポイントのクライアントデバイス（defender-for-endpoint を使用）、一般的な Azure リソースの態勢（defender-for-cloud-hardening を使用）、コンテナホスト（defender-for-containers を使用）。
Microsoft Defender for Storage のガイダンス——Azure ストレージアカウント（Blob、Files、Data Lake Gen2）向けの脅威保護。v2（ストレージアカウント単位）プラン、Defender Antivirus によるアップロード時マルウェアスキャン、機密データの脅威検出（Purview 分類との統合）、アクティビティベースの脅威検出、ストレージアカウント単位の上書き、大量トラフィックのアカウントの除外、スキャン結果用の Event Grid 統合、コスト管理（GB 単位のスキャン上限）を扱います。WHEN：Defender for Storage、Azure ストレージのマルウェアスキャン、Blob のマルウェアスキャン、機密データの脅威検出、アップロード時スキャン、Defender for Storage v2、ストレージアカウントの脅威保護、スキャン結果 Event Grid、Purview 分類ストレージ、悪意のある Blob のアップロード、ストレージの漏えいアラート、信頼できないアップロードのスキャン。DO NOT USE：SQL/Cosmos DB の保護（defender-for-cloud-hardening を使用）、VM ディスクのマルウェア（defender-for-servers のエージェントレススキャンを使用）、M365 SharePoint/OneDrive（defender-for-office-365 を使用）。
gogo を使ったポートスキャンとフィンガープリンティングに使用します。gogo は chainreactors 製の高速ポートスキャナーで、アクティブ／パッシブフィンガープリンティング、スマートなグループ出力、証明書情報を抽出する TLS ハンドシェイクの自動実行に対応しています。fscan との違いは、gogo がスキャン精度とフィンガープリントの網羅性（2,000 以上のルール）に重点を置くのに対し、fscan は脆弱なパスワードや POC も対象とする点です。開放ポートの確認だけでなく、対象サービスやミドルウェアのバージョンを正確に特定する必要がある場合は gogo を優先します。ポートスキャン、サービス識別、フィンガープリンティング、資産発見に関わる場面で検討してください。
アカウント乗っ取りの調査分類 — ATO に至る9つの異なる経路と攻撃チェーン。経路：(1) パスワードリセットの不備（Host ヘッダーインジェクションによるトークンのリダイレクト、予測可能/数字のみのトークン、Referer 漏えい、有効期限なし/再利用可能）、(2) 再認証なしのメールアドレス変更、(3) OAuth アカウント連携の CSRF、(4) MFA バイパス（hunt-mfa-bypass に準拠）、(5) セッション固定、(6) JWT 操作（alg:none、RS256→HS256 の鍵混同、弱い HMAC シークレット、kid インジェクション）、(7) 追加認証なしのパスワード変更（ログイン時刻/長さオラクルとの連鎖）、(8) ソーシャルリカバリー/セキュリティ質問の総当たり、(9) OAuth redirect_uri での SSO サブドメイン乗っ取り。攻撃チェーン：Cookie 窃取 + パスワードオラクル + 追加認証なし = 持続的な ATO、緩い redirect_uri = 認可コード窃取、redirect_uri の dangling CNAME 乗っ取り = ATO。検証：攻撃者 A のセッションからテストアカウント B を実際に乗っ取ることを実証し、OOB/Collaborator でブラインドなトークン漏えい手順を確認します。ATO 攻撃チェーンの調査、パスワードリセット/メールアドレス変更/MFA/OAuth/セッション/JWT のテスト、またはプリミティブを連鎖させて Critical な影響に至らせる際に使用します。
Hostヘッダーインジェクションを調査します。パスワードリセットポイズニングによるアカウント乗っ取り（ATO）、キー化されていないHost/X-Forwarded-Hostを介したWebキャッシュポイズニング、ルーティングベースのSSRF（Hostによる上流の選択 → クラウドメタデータ/内部サービス）、パス上書きによるSSRF/ACLバイパス（X-Original-URL/X-Rewrite-URL）、OAuth redirect_uri/issuerポイズニング、メール内の絶対URLリンクポイズニングが対象です。ATOや大規模なキャッシュポイズニングに至る場合、重大度は高からクリティカルです。公開されているHostヘッダー研究（PortSwiggerの「Practical web cache poisoning」とJames Kettle、および従来のパスワードリセットポイズニングの脆弱性分類）に基づいています。パスワード忘れフロー、CDN/リバースプロキシ配下のアプリ、OAuth/OIDCエンドポイント、メール内で絶対URLを使用する機能に使用します
Next.js 固有の脆弱性を調査します——Server Actions の任意関数実行、静的アセットパス経由の Middleware 認証バイパス、ISR キャッシュポイズニング、Image Optimization SSRF (/_next/image)、RSC ペイロード漏えい、getServerSideProps インジェクション、ソースマップの露出、デバッグエンドポイントの漏えい。対象が Next.js 13/14/15 または任意の React SSR フレームワークを使用している場合に使用します。
Node.js 固有の脆弱性を調査します。Prototype Pollution → RCE チェーン（lodash/merge/assign）、Express の trust proxy 設定ミス、child_process/eval インジェクション、テンプレートエンジンの SSTI（EJS/Pug/Handlebars）、ファイルサーバーのパストラバーサル、require() インジェクション、/proc/self/environ 経由の環境変数窃取が対象です。対象が Node.js/Express/Fastify/NestJS/Koa を実行している場合に使用します。
ソースコードやビルド成果物の漏えいを調査します。TypeScript/ES6ソースを再構築できるJavaScriptソースマップ（.js.map）、Swagger/OpenAPI JSONエンドポイントの発見、.env/.gitの露出、ハードコードされたシークレットを含むwebpackチャンク、robots.txt/security.txtの調査、build-infoファイル、asset-manifest.jsonによるAPIルートの発見、.DS_Storeのファイル一覧が対象です。偵察セッションの開始時に必ず使用してください。こうした発見が攻撃対象領域全体の解明につながることがあります。
Spring Boot 固有の脆弱性を調査します。Actuator エンドポイント（heapdump、env、loggers、mappings、shutdown）、Spring Expression Language（SpEL）インジェクション → RCE、H2 コンソール RCE、Jolokia JMX の露出、Spring4Shell（CVE-2022-22965）、Spring Cloud Function SpEL（CVE-2022-22963）、ヒープダンプからの認証情報抽出が対象です。対象が Spring Boot を実行している場合に使用します。X-Application-Context ヘッダー、/actuator、Whitelabel Error Page、Java スタックトレースで検出できます。
Jinja2（Flask/Django）、Twig（Symfony）、Freemarker（Java）、ERB（Rails）、Spring、Velocity、Mako、Thymeleaf、Smarty におけるサーバーサイドテンプレートインジェクション（SSTI）を探索します。検出プローブでは、サーバー側で評価される二重波括弧およびドル記号付き波括弧の数式を使用します。エンジンを特定したら、公開レポートに記載されたエンジン固有の class-walker、callback-registrar、Execute-utility のパターンを使って RCE に進みます。検出パターン：エラーメッセージからエンジンを特定し、空白または数値の評価結果から式のモードを判別します。対象：メールテンプレート、PDF／レポート生成ツール、CMS のプレビュー機能、ユーザー入力を含むエラーページ。テンプレートレンダリング経由の RCE の探索、コンテンツにエンジンのフィンガープリントが現れる場合、レンダリング前にユーザー入力を文字列に結合するエンドポイントを見つけた場合に使用します。
XXE脆弱性を探索するスキル。10件の公開バグバウンティレポートを基に構築され、SVGアップロードのXXE、Office文書（PPTX/DOCX）のXXE、SOAP XXE、SAML AssertionConsumer XXE、DTDコールバックによるブラインドOOB XXE、パラメーターエンティティXXE、XXEからLFI、XXEからSSRF、XXEからRCEへの連鎖（Adobe Commerce CosmicSting CVE-2024-34102）を含みます。あらゆるターゲットでXXEを探索する際に使用します。ブラインドケースでは、OOB-Or-It-Didn't-Happen Gateを特に重視します。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。