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
ASP.NET固有の攻撃対象を調査します。ViewStateのデシリアライズ（署名のみと暗号化の違い）、machineKeyの復元、デュアルパーサーによるMACバイパスのアンチパターン、リクエストバリデーターの回避、trace.axd/elmah.axdの情報漏えい、負荷分散環境でのViewStateのノード間障害、リフレクションによるSafeControlの列挙、customErrors mode=Offによるスタックトレース漏えい、従来型Webformsの.aspx/.asmx/.svc攻撃対象に対応します。ASP.NET Webforms、WCF、SharePointファーム向けです。
不在・不十分なレート制限を調査する。ログインのブルートフォース、OTP/2FAのブルートフォース（10^6の鍵空間）、パスワードリセットトークンのブルートフォース、クレデンシャルスタッフィング、エラー文字列・ステータスコード・応答時間の差によるユーザー名/メールアドレスの列挙、弱いパスワードポリシー、CAPTCHAの欠如、X-Forwarded-Forなどを使ったIPベースのレート制限の回避、ReDoSを対象とする。ハードロックアウト、ソフトなIPスロットリング、CAPTCHA注入、サイレントなシャドースロットリングを区別し、「レート制限なし」という誤った結論を防ぐ。ブルートフォースで到達できる影響に応じてMediumからCritical（OTP→ATOはCritical）。
CI/CDパイプラインの脆弱性を調査します。GitHub Actionsのワークフローインジェクション（pull_request_target Pwnrequestおよび${{ }}-into-shell）、セルフホストRunnerの汚染、OIDC信頼ポリシーの悪用、JenkinsスクリプトコンソールのRCEおよびCVE-2024-23897によるファイル読み取り、GitLab CI Runnerトークンの登録、Terraform状態ファイルの漏えい、成果物／ログからのシークレット漏えい、パイプライン環境変数の開示が対象です。対象に公開GitHub/GitLab組織、外部公開されたCIダッシュボード（Jenkins/TeamCity/Drone/Argo）、またはアクセス可能なビルド成果物／イメージがある場合に使用。
クラウド／インフラの設定ミスを調査します。AWS：公開 S3 バケット（匿名 s3:GetObject）、過度に許可されたバケットポリシー（PutObjectAcl public-write）、露出した CloudFront オリジン、公開 Lambda 関数 URL、公開 RDS スナップショット、JS バンドル内の IAM 認証情報、SSRF 経由でアクセス可能な AWS メタデータ。GCP：公開 GCS バケット、露出した Cloud Run サービス、漏えいしたサービスアカウント JSON。Azure：公開 Blob コンテナー、露出した Function App。（Kubernetes/Docker の露出は hunt-k8s、CI/CD パイプライン攻撃は hunt-cicd、認証情報取得後の IAM 権限昇格は cloud-iam-deep が担当。）検出：対象を絞った dork 検索、証明書透明性の調査、JS バンドルからのシークレット抽出、既知のサービスポートのスキャン。検証：実際のデータ読み取り／書き込みまたは RCE。クラウドネイティブのストレージやコンピューティングの設定ミス（S3/GCS/Blob、SSRF 経由の IMDS、サーバーレス、公開マネージドサービス）の調査に使用します。
GraphQL の脆弱性を調査するスキルです。公開されたバグバウンティレポート 12 件をもとに構築されています。node() / GID 経由の IDOR、AI/LLM 機能を含む mutation IDOR、テナント間 IDOR、引数経由の SSRF、バッチ処理 DoS、クエリコストの回避、引数経由の SQLi、オブジェクトレベル認可の不備、スコープ指定のない mutation による認証回避、フィールドレベル認可の欠如による PII 漏えいを扱います。あらゆるターゲットの GraphQL 脆弱性調査に使用します。
KubernetesとDockerを調査します—API匿名アクセス、kubelet 10250 exec（SPDY/WebSocket。通常のPOSTは不可）とより簡単な/runプリミティブ、etcd 2379の認証なしアクセス、ダッシュボードのログイン回避、RBACの設定ミス、secret/SA-tokenの悪用、docker.sockによるホスト脱出、runc/コンテナ脱出（Leaky Vessels CVE-2024-21626）、API server経由のnodes/proxy RCE、EphemeralContainers node-shell、バインド／投影されたSA-tokenのaudience+expiryの悪用、admission-controllerの回避、Helm/Tillerの残存物。対象がコンテナ化インフラを実行している、K8sポート（6443/10250/10255/2379/8443）を公開している、またはクラウドメタデータからK8sサービスアカウントが判明する場合に使用します。
Laravel固有の脆弱性を調査します—デバッグモードの情報漏えい（APP_DEBUG=trueで完全なスタックトレースと環境変数が露出）、Laravel Telescope/Horizonダッシュボードへの不正アクセス、Ignition RCE（CVE-2021-3129）、署名付きURLの改ざん、Queue Workerの悪用、Eloquentによる一括代入、Cookie経由のデシリアライズ、.envファイルの露出。対象がLaravel（PHP）を実行している場合に使用します。X-Powered-By、LaravelセッションCookie、/storage/パスから検出できます。
LLM/AI機能のバグを調査する。プロンプトインジェクション、間接インジェクション、ツール利用やMarkdown経由の情報流出、ASCIIスミグリング、エージェント型AIのセキュリティ（OWASP Agentic Apps 2026、ASI01-ASI10）が対象。パターン：直接インジェクション（「以前の指示を無視して」）、モデルが読む文書・ウェブページ・メール経由の間接インジェクション、ASCIIスミグリング（Unicode TagsブロックU+E0000-U+E007F。人には見えず、モデルがデコードする）、ツール利用による情報流出（モデルがfetch/browseツールを持ち、攻撃者がOOB URLを注入し、モデルがチャット履歴や秘密を流出）、Markdown画像によるゼロクリック流出、システムプロンプトの抽出、AIを介したIDOR（テナント間データ）。対象：チャットボット、RAG、要約ツール、エージェント型コパイロット、MCPツール。検出対象：LLM搭載エンドポイント、AI処理を起動するドキュメントアップロード、ツールを持つ自律エージェント。検証：流出にはOOB/Collaboratorコールバック、逐語的に再現可能なシステムプロンプト漏えい（2回実行）、または検証可能なテナント間漏えいやRCEを使う。作話は発見事項ではない。AI機能、チャットボット、RAG、エージェント型システム、MCPの調査に使用する。
インターネットからアクセス可能な IIS/SharePoint/Exchange における NTLM/Negotiate の情報漏えいを調査します。匿名で NTLM Type-2 チャレンジを取得すると、AV_PAIRS 構造を通じて NetBIOS ドメイン、内部 DNS フォレスト、コンピューター名、AD タイムスタンプが漏えいします。Windows インストーラーの既定ホスト名（WIN-XXXXXXXXXXX パターン）は、ずさんなプロビジョニングを示します。対象が匿名で `WWW-Authenticate: NTLM` または `Negotiate` ヘッダーを提示する場合に使用します。
SAML / SSO 攻撃を探索します。パターン：XML Signature Wrapping（XSW）—署名済み要素を移動して Signature の有効性を保ったまま Assertion を変更する攻撃、NameID へのコメント注入（[email protected]<!--evil-->@attacker.com → 一部のパーサーでは [email protected] と認識）、署名の削除（Signature 要素を完全に削除。サーバーは拒否すべきですが、拒否しない）、鍵の混同（攻撃者の IdP による署名を SP が受け入れる）、Audience 制限の未検証、リプレイ攻撃（有効期間内に同じ Assertion が 2 回受け入れられる）。ツール：SAML Raider Burp 拡張、samlmagic、手動 XML 操作。検出対象：/saml エンドポイント、/Shibboleth.sso、/sso/saml/、Microsoft ADFS エンドポイント。検証：改変した NameID によるアカウント乗っ取り、改変した AttributeStatement による管理者ロール注入。SSO フローの探索、SAML AssertionConsumerService へのアクセスが可能な場合、または IdP 信頼を SP なりすましに連鎖させる場合に使用します
WebSocketの脆弱性を調査します。クロスサイトWebSocketハイジャック（CSWSH）、WSハンドシェイク時のOrigin検証の欠如／不備、メッセージごとの認証欠如、メッセージ改ざん、socket.ioの名前空間／ルーム認可の回避、ハンドシェイク層でのUpgrade smugglingが対象です。対象にWebSocketエンドポイント（ws://またはwss://）、socket.io / SignalR / Phoenix Channels、リアルタイム機能、チャット、ライブダッシュボード、通知、取引プラットフォームがある場合に使用。
Microsoft 365 / Entra ID のレッドチーム攻撃チェーン — 2026 年時点の最新状況。AADSTS コードリファレンス、ユーザー列挙の手法（強化状況を含む）、Smart Lockout の計算、Conditional Access の回避策、ROPC + SAML SSO のブラウザーフロー、Burp/Playwright テンプレートを扱います。ROPC スプレーにより既存のロックアウトや CA にブロックされた資格情報が明らかになった、許可済みのレッドチーム作業と、外部攻撃者の活動のリアルタイム相関分析に基づいています。M365/Entra の資格情報攻撃、パスワードスプレー、ユーザー列挙、CA 回避の調査、アクティブな攻撃者の検知に使用します。
Next.js 向けの NextAuth.js 認証。プロバイダー、セッション、コールバックを扱う。Next.js の認証に使用する。使用する場合：ユーザーが "NextAuth"、"Next.js auth"、"Auth.js" に言及したとき、または "Next.js authentication"、"App Router auth"、"next-auth"、"authentication providers" について尋ねたとき。使用しない場合：汎用 OAuth（oauth2 スキルを使用）、JWT の実装（jwt スキルを使用）、Next.js 以外のプロジェクト、Express/Fastify の認証
Okta を IdP とするレッドチーム攻撃チェーン。テナントの発見、複数の手法によるユーザー列挙、認証フロー分析（要素の列挙、プッシュ通知疲労攻撃、SMS バイパス）、ロックアウトに配慮したパスワードスプレー、Okta 固有のフィッシング手法（キット、FastPass の悪用、OIDC redirect_uri の改ざん）、MFA の列挙、侵害後の管理 API 攻撃面を扱います。多くの企業組織は Entra ID の代わりに、または併用して Okta を使用します。エンドポイント、レート制限、認証要素のフローはそれぞれ異なります。偵察で `<tenant>.okta.com`、`<tenant>.okta-emea.com`、`<tenant>.oktapreview.com`、または Okta IdP を指す autodiscover 形式のレコードが見つかった場合に使用します。
レート制限とスロットリング。トークンバケット、スライディングウィンドウ、固定ウィンドウのアルゴリズム。Express のレート制限、Spring のレート制限、Redis ベースの分散レート制限、API クォータ管理。使用場面：ユーザーが "rate limit"、"throttle"、"API quota"、"too many requests"、"429"、"express-rate-limit"、"sliding window"、"token bucket" に言及したとき。使用しない場面：サーキットブレーカーパターン - `resilience-patterns` を使用；DDoS 対策 - インフラ/WAF ソリューションを使用
クライアント向けレッドチーム成果物の形式 — 外部レッドチーム演習で使用する Subject / Observations / Description / Impact / Recommendation / PoC の構成を標準化します（バグバウンティプラットフォームのレポートではありません）。対象読者、語調、進行はそれぞれ異なります。許可を得た演習の成果物をもとに構築されており、14件の発見事項を、スクリーンショット16枚を埋め込んだ52KBのMDと2.2MBのDOCXにまとめています。演習が「企業クライアント向け外部レッドチーム」（H1/Bugcrowd/Intigriti ではない）の場合、最終レポートの作成時、クライアントが独自のレポート形式を指定した場合、または発見事項をDOCX/PDFにまとめる場合に使用します。
Aqua Trivy を使用したソフトウェア構成分析（SCA）とコンテナ脆弱性スキャンにより、依存関係、コンテナイメージ、IaC の設定ミスに含まれる CVE 脆弱性やライセンスコンプライアンスのリスクを特定します。使用する場面：(1) コンテナイメージとファイルシステムの脆弱性や設定ミスのスキャン、(2) Go、Python、Node.js、Java など複数言語の依存関係にある既知の CVE の分析、(3) Terraform、Kubernetes、Dockerfile の IaC セキュリティ問題の検出、(4) SARIF 出力による CI/CD パイプラインへの脆弱性スキャンの統合、(5) CycloneDX または SPDX 形式のソフトウェア部品表（SBOM）の生成、(6) CVSS スコアと悪用可能性に基づく修正の優先順位付け。
OWASP Top 10 に照らして Rails アプリのセキュリティを監査し、Brakeman で脆弱性を検出し、Pundit の認可ポリシーを検証する。ユーザーがセキュリティ監査や脆弱性スキャンを求めたとき、またはセキュリティ、OWASP、Brakeman、XSS、SQL インジェクション、認可に言及したときに使用。使用しない場合：セキュリティ修正の実装（specialist agents を使用）、認証の設定（authentication-flow を使用）、Pundit ポリシーの作成（policy-agent を使用）。
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。