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
Azure 上の Infrastructure-as-Code（Bicep、ARM、Terraform、ACI/Container）パイプラインを保護するためのガイダンス——シフトレフトスキャン、ポリシーアズコード、シークレットの衛生管理、パイプラインの ID、ドリフト検出、サプライチェーン。Microsoft Defender for Cloud DevOps Security（GitHub / Azure DevOps コネクタ）、Microsoft Security DevOps（MSDO）拡張機能、Bicep linter とテンプレートスペック、Azure 上の Terraform ベストプラクティス（状態管理、バックエンドの強化、プロバイダーバージョン）、デプロイ時および CI 時のゲートとしての Azure Policy、AKS 上の Flux/ArgoCD による GitOps、シークレットスキャンと依存関係レビュー、署名付きコミット／成果物署名、パイプライン ID 用の OIDC フェデレーション（クライアントシークレット不要）、Defender for Cloud の態勢との統合を扱います。WHEN：IaC セキュリティ、Bicep セキュリティ、Terraform Azure セキュリティ、Defender for Cloud DevOps Security、MSDO、Microsoft Security DevOps、Azure シフトレフト、ポリシーアズコード、OIDC GitHub Actions Azure、IaC のシークレット、ドリフト検出、署名付き Bicep、Azure サプライチェーン。DO NOT USE：Kubernetes アドミッション制御のみ（defender-for-containers を使用）、一般的な CI/CD 設計、アプリ層のセキュリティ。
AFL++ のカバレッジガイド付きファジングを CI/CD パイプラインに統合する。ハーネスの構築、AFL++/AddressSanitizer/CmpLog の計装ビルド、パーシステントモードのファジングを扱い、C/C++ コードのメモリ破壊および入力処理の脆弱性を発見する。ビルドパイプラインに自動ファズテストを追加する場合、またはネイティブ/コンパイル済みアプリケーションのメモリ安全性のバグを探す場合に使用する。
IngressNightmare (CVE-2025-1974) — Kubernetes Ingress-NGINX Admission Controller の未認証 RCE。対象の K8s クラスターが ingress-nginx を使用している場合、443/8443 ポートで admission webhook を発見した場合、または Pod ネットワーク経由で admission controller に到達できる場合に使用する。脆弱性の原理、悪用条件の判断、PoC の使用、その後の横展開を扱う。
NetExec (nxc) / CrackMapExec (cme) を使った Windows/AD ネットワークの一括操作。認証情報の一括検証、パスワードスプレー、リモートコマンド実行、共有の列挙、認証情報のダンプが必要な場合に使用する。nxc は CrackMapExec の後継で、SMB/WinRM/LDAP/MSSQL/SSH/RDP/FTP/WMI などのプロトコルに対応する。ドメイン浸透テストでは一括操作に用い、1 つのコマンドでサブネット全体の認証情報検証やコマンド実行を行う。CrackMapExec、NetExec、nxc、cme、パスワードスプレー、SMB の一括操作、ドメインユーザー列挙を含むシナリオではこのスキルを使用する
外部レッドチーム活動と許可済み攻撃対象領域評価のための包括的な OSINT 手法。5 段階の偵察パイプライン（シードの発見、アセット拡張、情報補完、露出分析、報告）、29 種類のアセットを扱うアセットグラフ規則、重大度基準（CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/INFO）、確信度向上ワークフロー、時間配分、アセット単位のトリアージ規則、規模別戦術、ID 基盤マッピング（Entra/Okta/ADFS/Google/SAML/M365 Teams+SharePoint+OAuth）、API と認証マップの手法、JavaScript の詳細分析、モバイル攻撃対象領域、クラウド攻撃対象領域、侵害情報と ID の相関、検出可能性のタグ付け、検知を考慮したプロービング（間隔調整、ペルソナのローテーション）、読み取り専用バリデーターの規則、WAF/CDN の回避とオリジンの発見、脆弱性の優先順位付け（CVE/EPSS/KEV）、フィッシング基盤の計画と口実の作成、バグバウンティ提出テンプレート、リスクを伝えるクライアント向け成果物テンプレート、脅威アクター調査（RU/CN の手掛かりを含む）、暗号資産の追跡、画像・動画フォレンジック、撮影日時・場所の特定を扱います。許可済みターゲットの偵察の計画・実行、組織の外部攻撃対象領域のマッピング、人物・組織の調査、暗号資産の追跡、メディアの位置特定、またはアトリビューション作業に使用します。
Microsoft Purview AI Hub（現在は AI 向けデータセキュリティ態勢管理の一部）のガイダンス——AI アプリ（Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio エージェント、ChatGPT、Gemini、サードパーティの生成 AI）に流入する機密データを検出、統制、保護します。Defender for Cloud Apps とエンドポイントシグナルによる AI アプリの検出、機密データのリスク面、Copilot の過剰共有とリスクのある AI 利用に対する既成ポリシー、生成 AI エンドポイント向けの DLP（ブラウザーによるブロック）、プロンプト／応答の監査、IRM との統合（リスクのある AI 利用）、Sentinel レポート、Defender for Cloud の AI ワークロード保護との違いを扱います。WHEN：Purview AI Hub、AI 向け DSPM、AI アプリの検出、ChatGPT のデータ漏えい、Gemini DLP、生成 AI リスク、プロンプト監査、Copilot Studio エージェントの統制、AI への機密データ、シャドー AI、エージェントのデータリスク。DO NOT USE：Defender for Cloud の AI ワークロード保護（defender-for-cloud-ai を使用）、Azure AI Content Safety（azure-ai-content-safety を使用）、Microsoft 365 Copilot の展開（copilot-for-m365-readiness を使用）。
Microsoft Purview Customer Key と Double Key Encryption (DKE) のガイダンス — サービス側データの顧客管理暗号化（Exchange/SharePoint/OneDrive/Teams/Purview 向け Customer Key）と、機密性の高いドキュメント向けのクライアント側二重暗号化（感度ラベルと顧客ホスト型キーサービスによる DKE）。Azure Key Vault の設定（HSM 対応、復旧可能、論理削除、消去保護、冗長リージョン）、M365 サービス向けデータ暗号化ポリシー (DEP)、キーのローテーションと失効、DKE サービスの展開（コンテナ化されたキーリリースサービス）、DKE ラベルの作成、エンドユーザー体験のトレードオフ（DKE コンテンツに対する eDiscovery は不可）、Microsoft 管理の暗号化との判断基準を扱う。WHEN: Customer Key M365、BYOK Exchange、DKE Microsoft、double key encryption、顧客管理キー SharePoint OneDrive Teams、Customer Key のキーローテーション、HYOK の代替、主権暗号化、規制当局が管理する暗号化、感度ラベル DKE。Azure リソースの CMK（azure-key-vault を使用）、一般的な感度ラベル（purview-information-governance を使用）、暗号化以外のコンプライアンス（compliance-manager を使用）には使用しない。
Microsoft Purview Insider Risk Management (IRM) のガイダンス — M365、Entra、Defender、Windows エンドポイント、HR システム、Adaptive Protection からのシグナルを用いて、リスクのあるユーザー活動（退職者によるデータ窃取、知的財産の漏洩、セキュリティポリシー違反）を検出・調査・対応する。ポリシーテンプレート（退職ユーザーによるデータ窃取、データ漏洩、セキュリティポリシー違反）、HRIS コネクタの設定、インジケーターの選択、シーケンス検出、異常検出、アラートのトリアージ、コンテンツエクスプローラーによるケース調査、eDiscovery および Communication Compliance との統合、Adaptive Protection による DLP ポリシーの自動調整、プライバシー管理（仮名化）、ロール分離、テナント許可リストを扱う。WHEN: insider risk management、IRM policy、退職ユーザーのデータ窃取、IP 漏洩検出、HRIS connector Purview、Adaptive Protection、インサイダーリスクのインジケーター、シーケンス検出 Purview、IRM ケース調査、IRM プライバシー管理、IRM 仮名化、insider risk Sentinel。DLP ポリシーの作成（purview-dlp-policy / purview-advanced-dlp を使用）、eDiscovery のみ（purview-ediscovery を使用）、一般的なインサイダーリスク戦略（insider-risk-baseline を使用）には使用しない。
Responder を使用した LLMNR／NBT-NS／MDNS ポイズニングと NTLMv2 ハッシュの取得に使用します。Windows ドメインネットワークで、受動的な認証情報の取得や中間者攻撃が必要な場合に使用します。Responder はネットワーク上の名前解決ブロードキャスト要求（LLMNR／NBT-NS／MDNS）を待ち受け、偽の応答を返して対象に NTLMv2 認証ハッシュを送信させます。取得したハッシュは hashcat でオフライン解析するか、ntlmrelayx で他のサービスに中継できます。LLMNR ポイズニング、NBT-NS ポイズニング、WPAD プロキシ、NTLMv2 の取得、中間者攻撃に関わる場面で使用します。
spray を使った高性能なディレクトリブルートフォースとフィンガープリンティング。Web ターゲットのディレクトリ/ファイル列挙、バックアップファイルの発見、フィンガープリンティングが必要な場合に使用する。spray は chainreactors 製の次世代ディレクトリブルートフォースツールで、性能は ffuf より 50% 以上高く、スマートフィルタリング、マスク辞書、レジューム、一括ターゲットに対応する。ディレクトリブルートフォース、パス列挙、バックアップファイルスキャン、Web フィンガープリンティングを含むあらゆるシナリオでこのスキルを検討する
Supabaseがメンテナンスする、あらゆる環境で稼働するPostgres向けのベストプラクティスです。Postgresデータベース内の内容を作成または変更する前に、このスキルを読み込んでください。対象は、テーブルや列の作成・変更（列型の選択を含む）、スキーマ設計、マイグレーションと宣言的スキーマファイル、RLSポリシーと検証テスト、インデックス、トリガー、データベース関数、キューとスケジュールジョブ（pg_cron、pgmq）、ベクトル／セマンティック検索（pgvector）、ダンプの復元（pg_restore）やデータのインポートです。遅いクエリ、CPU使用率の高さ、タイムアウト、EXPLAINプラン、接続枯渇、ロック、肥大化、または誤ったユーザーやテナントに表示される行の診断時にも読み込んでください。これは単なるパフォーマンスガイドではありません。スキーマ、マイグレーション、セキュリティ、SQL作成の作業にもこのルールが必要です。列を1つ変更する場合や単一のクエリでも同様です。
tctl を使った Teleport アクセスリストの操作に使用します。アクセス許可の対象を選ぶ前に利用可能なリソース（サーバー、データベース、アプリなど）を一覧表示し、新しいアクセスリストの作成、既存リストの更新、削除・廃止を行います。「alice にアクセス権を付与」「アクセスリストを作成」「常時アクセス」「Access Request」「カスタムアクセスリスト」「アプリを表示／一覧表示」「AWS IC の権限セットを表示」「AWS IC をこのリストに追加」「所有者／メンバー／アクセス権を変更」「アクセス権を削除」「アクセスリストを削除／廃止／撤去」などの依頼が対象です。Teleport が補助ロールを作成するアクセス型リストと、既存のロール／特性を付与するカスタムリストを扱います。
Twingate GraphQL API、コマンドラインツール、自動化。ユーザーが API 経由で Twingate を自動化したい、GraphQL エンドポイント向けのスクリプトを書きたい、API トークンを生成・管理したい、Twingate のコマンドラインツールを使いたい、自動化パイプラインを構築したいときに読み込みます。また「GraphQL」「X-API-KEY」「Twingate API」「api/graphql」「service account key」「connector token provisioning」「rate limiting」、その他 Twingate の管理 API への言及でもトリガーします。さらに以下にも有効化します：AWS タグ駆動のリソース自動化（EC2/ECS/RDS のタグ同期、Lambda、EventBridge/CloudWatch Events）、Twingate コマンドラインの Web UI（tgcli-web、FastAPI、Docker/Kubernetes）、CI ランナー向け Twingate GitHub Action、Jupyter/Python API チュートリアル、Network Events エクスポートからのネットワーク健全性/インサイトレポートの生成。
Twingate Internet Security — DNS フィルタリング、出口ネットワーク、ブラウザセキュリティ、DNS-over-HTTPS。ユーザーが DNS フィルタリング、コンテンツフィルタリング、インターネットセキュリティ、出口ネットワーク、イグレスルーティング、ブラウザセキュリティ、NextDNS、DoH、DNS カテゴリ、プロファイルの優先度に言及したときにロードする。Twingate の文脈で「Internet Security」、「DNS Security Profile」、「fixed egress IP」、「SaaS allowlisting」が出た場合も発火する。さらに DNS の競合や症状ベースの DNS クエリにも有効：サードパーティの DNS フィルターや AV 製品が Twingate と競合する場合（Cisco Umbrella、DNSFilter、AdGuard、Avast Real Site Protection）、CGNAT レンジの競合（`100.96/12`）、複数のネットワークインターフェースでの DNS 解決問題、「all nameservers have failed」、Linux での DNS リクエスト遅延、Docker コンテナの 2 回目の DNS クエリが誤った IP を返す場合、Twingate 上に構築した個人 / DIY の出口ネットワーク VPN。
ユーザーが Twingate の IdP 統合、SCIM プロビジョニング、セキュリティポリシー、デバイス信頼、グループ、ユーザー、アクセス制御について尋ねたときに使用します。有効化の対象：SAML、SCIM、Okta、Entra ID、Google Workspace、JumpCloud、OneLogin、Keycloak、デバイス信頼、デバイスポスチャ、MFA 強制、グループ、JIT アクセス、一時アクセス、自動ロック、オフボーディング、プロビジョニング解除、マルチ IdP 導入、セキュリティポリシー設定。また、ID 自動化ツールにも有効化します：MDM や EDR のインベントリ（Jamf、Kandji、Intune、CrowdStrike、SentinelOne、FleetDM、Automox、JumpCloud、Mosyle、Datto RMM）からのデバイス信頼の自動化、IdP 間のグループアクセス移行、セルフサービスまたは Slack ベースのグループアクセス要求、ロケーションベースのグループ切り替え。
承認された Web アプリケーションおよび API のセキュリティテストをガイドする——スコープ設定と交戦規則、OWASP 指向のテスト（インジェクション、認証/セッション、アクセス制御、SSRF、XSS、CSRF、ビジネスロジック）、REST および GraphQL API のセキュリティ、商用ツールを必要としない Burp/ZAP スタイルの手動手法、証拠と修復の報告、再テストによる検証。書面による承認と安全な境界を重視する。Web ペネトレーションテスト、OWASP Web 評価、Web アプリのセキュリティテスト、API ペネトレーションテスト、Burp スタイルのテスト、承認済みの XSS または SQL インジェクションテストに使用する——ネットワーク/AD/インフラのペネトレーションテスト（network-pentester）、汎用的な複数領域のペネトレーションテスト編成（penetration-tester）、LLM またはエージェントの敵対的テスト（ai-redteam）、企業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）、SOC アラートのトリアージ（soc-analyst）、インシデント指揮（incident-responder）、CI/CD セキュリティゲートや SBOM プログラム（devsecops）には使用しない。
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。