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
Permission Set の分析、階層の表示、アクセス監査を行います。次の場合に起動します：ユーザーが「X にアクセスできるのは誰か」と尋ねる、Permission Set/グループを分析する、または .permissionset-meta.xml / .permissionsetgroup-meta.xml ファイルを扱う場合。次の場合は起動しません：新しいメタデータの作成（sf-metadata を使用）、Permission Set のデプロイ（sf-deploy を使用）、Apex の共有ロジック（sf-apex を使用）。
生のベンダーログペイロードまたはリアルタイムに取り込まれたイベントを使用して、監査ログ連携向けのセマンティックディクショナリ（SD）マッピングを提案・検証します。ベンダーの監査ログフィード、認証ログ、ユーザーアクティビティログをDynatrace SDにマッピングする場合、必須のセマンティックフィールドを確認する場合、DQLに基づくOpenPipelineプロセッサーの抽出ルールを提案する場合、実行時検証（log.sourceでライブログを取得して静的検証を適用）を行う場合に使用します。
DQLを使用してsecurity.events内のDynatraceセキュリティデータ（脆弱性、脅威検出、コンプライアンス態勢、スキャン対象範囲）をクエリ・分析します。DynatraceネイティブのRuntime Vulnerability Analytics（RVA — CVE、到達可能性、露出、悪用）、Runtime Application Protection（RAP）、Automated Detections、Security Posture Management（KSPM/CSPM）に加え、外部のセキュリティ製品やツールも対象です。トリガー：「open critical vulnerabilities」「vulnerable functions in use and publicly exposed」「top vulnerable libraries / K8s workloads」「CIS/DORA compliance pass rate」「SQL injection detections」「map external findings to workloads」「hosts not covered by scanning」。既存のDQLの説明（dt-dql-essentialsを使用）、Davisの問題（dt-obs-problems）、ログ（dt-obs-logs）、分散トレーシング（dt-obs-tracing）、サービスREDメトリクス（dt-obs-services）、プラットフォームの利用状況・監査テレメトリー（dt-platform）には使用しないでください。
障害要因を診断・修正し、Kubernetes に関する誤った生成を防ぎます。不安全なワークロードのデフォルト設定、リソース不足、ネットワーク公開、権限の拡大、脆弱なロールアウト、API のドリフトを扱います。EKS、GKE、AKS、OpenShift、GitOps コントローラー、オブザーバビリティスタック向けのマニフェスト、Helm チャート、Kustomize オーバーレイ、クラスターポリシー、プラットフォーム固有の Kubernetes 作業を生成、レビュー、リファクタリング、移行する際に使用します。
Next.js、FastAPI、MERN、Djangoの技術スタック向けプロジェクトのスキャフォールディング、セキュリティと複雑度のスコアリングを含むコード品質分析、技術スタック選定のガイダンスを備えたフルスタック開発ツールキットです。「新しいプロジェクトをスキャフォールディング」「Next.jsアプリを作成」「FastAPIとReactをセットアップ」「コード品質を分析」「コードベースを監査」「どの技術スタックを使うべきか」「プロジェクトのボイラープレートを生成」などの依頼や、フルスタック開発、プロジェクトのセットアップ、技術スタックの比較に関する話題で使用します。
ユーザーがコマンドラインから radare2/r2 でバイナリを分析したい場合は、このスキルを使用します。リバースエンジニアリング、逆アセンブル、関数分析、文字列／インポートの確認、パッチ適用、バイナリ差分、16 進数の確認、r2 スクリプトが含まれます。PE/ELF/Mach-O/DEX/WASM ファイルと CLI 分析、`rabin2`、`rasm2`、`radiff2`、`r2pipe` が話題に出る場合や、Windows/Linux/macOS での radare2 コマンドの使い方を尋ねられた場合にも使用します。
GitHub 公式ドキュメント（docs.github.com）。REST API、GraphQL、Webhooks、GitHub Apps、OAuth Apps、gh CLI、PAT / GITHUB_TOKEN、Actions（jobs、steps、expressions、workflow commands、concurrency、OIDC、artifact attestations、lockfile）、プルリクエスト、issue、Projects v2、変更不可のリリース、Codespaces、Packages、Copilot API / cloud agent、コードスキャン、シークレットスキャン、Dependabot、Dependency graph / SBOM、Teams、請求、アクティビティ（イベント／通知）
Salesforce Connected Apps と OAuth の設定を 120 点満点で評価する。次の場合に起動：OAuth フロー、JWT bearer 認証、Connected Apps の設定、または `.connectedApp-meta.xml` / `.eca-meta.xml` ファイルの操作。次の場合は起動しない：callout 用 Named Credentials（sf-integration を使用）、権限ポリシー（sf-permissions を使用）、API エンドポイントコード（sf-apex を使用）。
Google Kubernetes Engine（GKE）のセキュリティを計画、構成、強化します。Workload Identity Federation、Secret Manager の統合、RBAC の強化、Binary Authorization、Network Policies（Dataplane V2）、Pod Security Standards、IAM ロールを扱います。GKE クラスターの保護、Workload Identity の設定、RBAC 構成の強化、GKE シークレットの設定に使用します。一般的なネットワークルーティング構成には使用せず、gke-networking を使用してください。
FastifyアプリケーションでOAuth 2.0/2.1の認可フローを実装します。PKCEを使用する認可コード、クライアントクレデンシャル、デバイスフロー、リフレッシュトークンのローテーション、JWT検証、トークンのイントロスペクション／失効エンドポイントを設定します。認証、認可、ログインフロー、アクセストークン、APIセキュリティの設定や、OAuthでFastifyルートを保護する場合に使用します。トークン検証エラー、リダイレクトURIの不一致、CSRFの問題、スコープの問題、RFC 6749/6750/7636/8252/8628への準拠に関する質問のトラブルシューティングにも対応します。
確認済みまたは疑いのある脆弱性 1 件を起点に、同階層の関数、共通の呼び出し元と呼び出し先、共通のセンシティブシンク、共通のエントリーポイント経路、インターフェース実装、オーバーライド関係、型／参照の近傍、構造的に類似したノードを特定し、Trailmark グラフ上の変種候補の近傍へ展開します。問題を 1 件発見した後、variant-analysis、semgrep-rule-creator、static-analysis、または手動レビューにグラフ由来の候補箇所を提供するために使用します。
バージョン間のシンボル移行とバイナリ差分。旧バージョンのシンボルやリバースエンジニアリング結果を新バージョンへ迅速に移行する必要がある場合に使用します。用途：PDB がないカーネルで旧バージョンのシンボルから推定する、プログラム更新後に関数名を一括移行する、アプリ更新後に新しいオフセットを迅速に特定する。主な手法：LLM で構造化差分を行い、プログラムによる入出力を使って低コストで処理します（200 関数で約 1 元）。トリガー：シンボル移行、bindiff、バージョン間、PDB 欠落、関数オフセット移行、symbol migration、binary diff、バージョン比較。
ファームウェア／IoT のペネトレーションテスト一連の手順。.bin／.img ファイルから始め、リバースエンジニアリング → 抽出 → エミュレーション → エクスプロイトまでを完結させます。手法は OWASP FSTM の 9 段階に準拠し、ツールチェーンは binwalk v3、unblob、EMBA、Firmadyne、AFL++ を中心に構成されています。用途：ルーター／カメラ／スマートホームのファームウェア監査、ファームウェア更新パッケージのリバースエンジニアリング、IoT CVE の再現、組み込み 0day の発見。トリガーキーワード：ファームウェア、firmware、IoT、binwalk、unblob、UART、JTAG、squashfs、UBI、JFFS2、Firmadyne、QEMU のフルシステムエミュレーション、EMBA、ファームウェアのペネトレーションテスト、ルーターファームウェア、組み込みエクスプロイト、bootloader、NVRAM、FAT、firmware analysis toolkit。
Magento 2 の Hyvä テーマ向けに、CSP 対応の Alpine.js コンポーネントを作成します。Alpine コンポーネントの作成、Hyvä テンプレートへのインタラクティブ機能の追加、Hyvä テーマ用 JavaScript の作成、またはコンテンツセキュリティポリシーに対応する Alpine.js パターンの支援を求められた場合に使用します。トリガーフレーズ：「create alpine component」「add interactivity」「alpine for hyva」「x-data component」「csp compatibility」「csp compliant javascript」。
.NET / C# バイナリのリバースエンジニアリングに使用します。対象が .NET アセンブリ（PE ヘッダーに CLR を含む、.exe/.dll のマネージドプログラム）、C# コンパイル成果物（NativeAOT を含む）、レッドチーム用 Sharp* ツール（Rubeus / SharpHound / SharpHound など）、.NET 難読化プログラム（ConfuserEx / SmartAssembly / Babel / Eazfuscator）、.NET ローダー／情報窃取マルウェア／パック済みマルウェアの場合に使用します。dnSpyEx + de4dot を優先し、AI に直接操作させる場合は dnSpy MCP と連携します。純粋なネイティブバイナリには使用しません（reverse-engineering / ida-reverse を使用）。
防御側の実装をリバースエンジニアリングし、レッドチーム向けの標的型バイパスを行います。まず EDR / Defender / AV の hook テーブル、ETW provider、AMSI 実装を解析し、標的型の unhook / 間接 syscall / ETW patch / コールスタックスプーフィングを作成します。MITRE ATT&CK T1562 の防御回避と照合します。トリガーキーワード：EDR 回避、AV bypass、検知回避、unhook、direct syscall、indirect syscall、Hell's Gate、Halo's Gate、Tartarus Gate、ETW patch、AMSI patch、call stack spoofing、hardware breakpoint Blindside、MITRE T1562、ntdll unhook、kernel callback、CrowdStrike 回避、Defender 回避、Sentinel One 回避、Elastic Defend、Sysmon 回避、PPID spoof、Sleep mask、Process Hollowing、Reflective DLL。
プロンプトに `github.com` の URL が含まれていれば、リンクだけが貼られていて GitHub 関連のキーワードがなくても、このスキルを使用します。gh CLI で git と GitHub の操作を行います。issue、pull request、commit、compare ページ、Actions の実行、release、discussion、repository への GitHub リンクが対象です。PR の作成とレビュー、repository のセキュリティアドバイザリ（GHSA）とそのコメント、一時的なプライベート fork での修正 PR、非公開の脆弱性報告 discussion、CI チェックの監視、対話型 rebase、ブランチの整理、サブモジュール管理、git log/blame/bisect によるリポジトリ調査を扱います。
N-dayのパッチ差分解析からエクスプロイトまで。ベンダーが公開したパッチから脆弱性箇所を逆解析し、PoCを作成して実用的な攻撃モジュールにします。用途：CVE番号は判明しているがパッチしかなくPoCがない場合、SRC／レッドチームが未更新資産を攻撃する場合、N-dayの武器化、Patch Tuesdayの追跡。基本手順：修正前後のバイナリを取得 → シンボルを整列 → バイナリ差分を比較 → 追加されたセキュリティチェックからバグの種類を推定 → 脆弱性を発動させるPoCを作成。トリガーキーワード：N-day、Nday、パッチ差分、patch diff、patch tuesday、1day、binary diff脆弱性、bindiffによるエクスプロイト、ghidriff、Diaphora、パッチ解析、CVE再現、脆弱性の復元、パッチからの逆解析、N-dayの武器化。
リバースエンジニアリングから実用的な exploit（Working Exploit）までをつなぐ、エンドツーエンドのエンジニアリング手法。バイナリ、脆弱性、ターゲット環境が揃っており、ローカルで再現するだけですぐリモートでクラッシュするスクリプトではなく、安定して動作する exploit を作成する場合に適しています。スタックオーバーフロー、ヒープ利用、カーネル pwn の 3 分野を扱います。「CTF ではローカルで成功」から「実際のリモート環境で安定して成功」までの技術的な隔たりを重視します。libc バージョンの不一致、ヒープスプレーのタイミング、SMEP/SMAP/KASLR、スタックアラインメント、リモートバッファリングなどが対象です。主要ツールチェーン：pwntools + GEF/pwndbg + ROPgadget/Ropper + one_gadget + libc-database + qemu-system によるカーネルデバッグ。トリガーキーワード：pwn、スタックオーバーフロー、ヒープオーバーフロー、ROP、ret2libc、ret2csu、one_gadget、libc-database、ヒープ利用、tcache、fastbin、unsorted bin、kernel pwn、kROP、SMEP、SMAP、KASLR、modprobe_path、pwntools、GEF、pwndbg。
対象のコードベースの脅威モデルを構築します。モードは 3 種類あります。「interview」は 4 つの質問からなるフレームワークでアプリケーションの所有者に聞き取りを行い、回答から脅威モデルを作成します。所有者がいない場合、「bootstrap」はコードと過去の脆弱性（CVE、git の履歴、ペネトレーションテストのレポート）から脅威モデルを導き出します。所有者とコードベースの両方がある場合、「bootstrap-then-interview」は 2 つのモードを連続して実行します。すべて共通スキーマで THREAT_MODEL.md に書き込みます。「脅威モデルを作成」「脅威モデルを構築」「攻撃対象領域をマッピング」、または「このコードベースで何を懸念すべきか」と尋ねられたときに使用します。
App Token と secret key を使い、HMAC-SHA256 リクエスト署名で Sumsub API を認証します。ユーザーが「Sumsub API リクエストを呼び出す／署名する／認証する」よう求めた場合、`api.sumsub.com` に対する `401 Unauthorized`／署名エラーをデバッグする場合、または `X-App-Token`／`X-App-Access-Sig`／`X-App-Access-Ts` ヘッダーを含む動作するリクエスト例を必要とする場合に起動します。このリポジトリ内のより具体的なスキル（questionnaire/level/workflow/POA-preset/generic）がユーザーの実際のタスクをすでにカバーしている場合に限り、使用をスキップしてください。これらのスキルも同じ方法でリクエストに署名するため、認証を詳しく扱う場合にのみ本スキルを使います。
Capacitor アプリのアプリレベルのセキュリティ監査と強化。セキュリティレビュー、OWASP MASVS チェック、ペネトレーションテストの修正を求められた場合、Capgo スキャナー（`npx @capgo/capgo-sec scan`、`capsec`、SEC001、NET003、CAP004 などのルール ID）を実行する場合、Web バンドル内の API キーや `.env` の値を検出する場合、`@capacitor/preferences` または `localStorage` にトークンを保存する場合、Keychain/Keystore ストレージ、証明書ピンニング、CSP、root/脱獄検出が必要な場合、または `server.cleartext`、`allowNavigation`、`webContentsDebuggingEnabled`、`NSAllowsArbitraryLoads`、`android:usesCleartextTraffic`、`android:allowBackup`、`net::ERR_CLEARTEXT_NOT_PERMITTED`、ATS の "requires the use of a secure connection" エラーが発生した場合に使用します。Xcode のビルド設定の強化（capacitor-ios-security-hardening を使用）、ディープリンクの設定（capacitor-deep-linking）、App Store 審査（capacitor-apple-review-preflight）、CI の設計（capacitor-ci-cd）、ライブアップデートの設定（capgo-live-updates）には使用しないでください。
統合自動化エントリーポイント。ブラウザー自動化（Playwright）と Windows デスクトップアプリ自動化（OpenReverse）に対応します。ブラウザーの用途：Webページを開く、クリック、フォーム入力、スクレイピング、スクリーンショット、ログイン自動化、ページ操作。デスクトップの用途：IDA/x64dbg などの GUI ツールの操作、Windows UI Automation、ビジョン駆動の操作、デスクトップアプリのネットワークパケットキャプチャ。トリガーキーワード：ブラウザー自動化、デスクトップ自動化、Webページを開く、フォーム入力、スクレイピング、スクリーンショット、自動ログイン、Playwright、agent-browser、headless、OpenReverse、UIA、CUA、デスクトップ操作、Windows 自動化。
Fulfiller NGA エージェントを有効化できるよう、欠落している ITSM Intelligence の呼び出し可能なアクションを解決します。3 つの Core Fulfiller ペルソナ権限セット（IncidentFulfiller、ProblemFulfillerPermSet、ChangeRequestFulfillerPermSet）のうち、どれがプロビジョニング済みかを確認し、選択したペルソナを実行ユーザーに割り当てます（ライセンス制限がある場合は対応する PSL も割り当てます）。これにより svc_itsm_intelligence__* アクションが表示されます。いずれもプロビジョニングされていない場合は service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate に引き継ぎます。Fulfiller agent-configure スキルが有効化時のアクション不足を報告した場合、「Invocable action svc_itsm_intelligence__X does not exist」が表示された場合、ユーザーが自分への Fulfiller プロンプトテンプレートアクセス付与を求めた場合、Incident、Problem、Change の Fulfiller ペルソナ権限セットの割り当てを求めた場合、または Fulfiller エージェントの ITSM Intelligence アクションアクセス不足を解決する場合に使用します。Employee エージェントのアクセス、Agentforce for IT Service の切り替え、エージェントの作成、CMDB アクセス、一般的な権限セット割り当てには使用しないでください。
Salesforce ホスト型 headless-360 MCP サーバーを通じて、完全なエンティティチェーン（User、Person Account、PersonContact、Employee2）を備えた Unified Employee License（UEL）ユーザーを Salesforce にプロビジョニングして有効化します。UEL ユーザーの作成、Unified Employee ユーザーアカウントの設定、Unified Employee ライセンスでの従業員の有効化、Person Account と Employee2 レコードを持つ従業員のプロビジョニング、新しい従業員の Unified Employee プロファイルへの登録を依頼された場合に使用します。起動条件：UEL ユーザーの作成、unified employee の設定またはプロビジョニング、UEL 従業員の有効化、従業員ユーザーの登録、従業員用 person account の作成。UEL を使わない標準ユーザーの作成、既存ユーザーの複製、既存ユーザー権限のみの管理、インシデント権限のみの割り当て、パスワードのリセットのみ、作成意図のない既存ユーザーの検索では起動しないでください。
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。