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
認証、ユーザー/組織/セッション管理、なりすまし、ローカルでの webhook テスト、デプロイ検証、インスタンス設定、環境キー、機能切り替え、および Clerk Backend、Platform、Frontend API の呼び出しに Clerk CLI(`clerk` バイナリ)を使用します。ユーザーが Clerk の管理タスク、「list clerk users」「impersonate a user」「test webhooks locally」「enable orgs」「enable billing」「clerk env pull」「clerk doctor」「clerk deploy」「clerk api」、または任意の Clerk API リクエストに言及した場合に使用します。生の HTTP より CLI を優先してください。認証、キー解決、アプリ/インスタンスの指定、フォーマットを自動で処理します。
Convexアプリの認可を監査・強化します。引数のIDによるなりすまし、ドキュメントごとの所有権チェックの欠如、クライアント指定のIDによる公開クエリからのデータ漏えい、呼び出し元が所有していない親/コンテナへの書き込みを対象とします。4つのパターンをスキャンし、requireIdentity/requireOwnerを適用してtscで検証します。「secure my app」「audit auth/authz」「who can access this data」で起動します。convex/ディレクトリがない場合はスキップします。
本番対応の Cloud Firestore セキュリティルール (firestore.rules) を設計し、作成し、リファクタリングし、強化する。重要: 環境でサブエージェント委譲と firestore-rules-author サブエージェントの両方が使える場合は、firestore.rules の作成を firestore-rules-author サブエージェントに委譲する。サブエージェント委譲が使えない場合 (IDE で有効になっていないなど)、firestore-rules-author がインストールされていない場合、または firestore-rules-author の中で実行している場合は、この skill に直接従う。
Upstash Redis をバックエンドとする @upstash/ratelimit TypeScript/JavaScript SDK で、サーバーレスアプリやエッジアプリにレート制限を実装します。API ルート、Next.js ミドルウェア、Vercel Edge、Cloudflare Workers、その他の HTTP エンドポイントへのレートリミッターやスロットリングの追加、429 Too Many Requests の返却、固定ウィンドウ・スライディングウィンドウ・トークンバケット方式の選択、プレフィックスやカスタムキーによるユーザー・IP・API キー・テナント単位の制限、ログイン・登録・フォーム・AI エンドポイントの不正利用・ボット・総当たり攻撃対策、拒否リスト・一時キャッシュ・分析・タイムアウト・マルチリージョンのレート制限の利用、またはレート制限の Redis コマンドコストの見積もりに使用します。ユーザーが rate limit、rate-limiting、throttle、quota、request limits、traffic protection と言及した場合にも使用します
新しいアプリに認証を追加します。「add auth」「add login」、Neon Auth (Managed Better Auth)、ID ルーティング、登録、サインイン、パスワードリセット、メール OTP、マジックリンク、組織、電話 OTP、OAuth、パスキー、MFA、信頼済みドメイン、無効なドメイン、@neondatabase/auth に使用します。既存の ID 基盤がない場合は Managed Better Auth をデフォルトにします。動作中の Better Auth、Clerk、Supabase Auth、その他の IdP はそのまま維持します。Supabase Auth からの移行を求められた場合は Managed Better Auth を使用します。必要なプラグインが Managed でサポートされない場合は、Neon Function または既存のアプリホスト上でセルフマネージド Better Auth を使用します。@neondatabase/neon-js の認証 API にも使用します。
Strix を使って、Web アプリ、API、コードベース、リポジトリ、URL、ドメイン、IP のペネトレーションテストを行います。脆弱性(OWASP Top 10 以外も含む。インジェクション、XSS、SSRF、認証/アクセス制御の不備、IDOR、ビジネスロジックの問題など)を指摘するだけでなく、悪用して実証する自律型 AI ペネトレーションテストです。オープンソースのコマンドラインを使ったセルフホスト、またはマネージドクラウド app.strix.ai で実行でき、検証済みの調査結果と概念実証エクスプロイト(Markdown、JSON、CSV、SARIF)を返します。アプリ、API、ウェブサイト、リポジトリのペネトレーションテスト、ハッキング、セキュリティスキャン、セキュリティ監査、脆弱性の検出を依頼された場合に使用します。
読み取り専用の Python SDK を通じて、Huawei Cloud の ID・アクセス管理リソース(IAM)を照会します。ユーザー、グループ、ポリシー、委任、AK/SK、MFA デバイス、ログイン/パスワード/ACL ポリシー、セキュリティコンプライアンス、アカウントクォータを扱います。書き込み操作は行いません。IAM の ID 情報照会、ポリシー/権限の確認、委任の詳細表示、AK/SK/MFA 状態の確認に使用します。トリガー:IAM、用户、用户组、策略、委托、权限、AK/SK、MFA、密码策略、安全合规、身份查询、身份认证、identity、policy、agency。
Strix のペネトレーションテスト(オープンソースの CLI または app.strix.ai クラウド)で見つかったセキュリティ脆弱性を修正します。深刻度で優先順位を付け、表面的な症状ではなく根本原因にパッチを適用し、Strix を再実行して各修正が実際にエクスプロイトを防ぐことを確認します。インジェクション、XSS、SSRF、アクセス制御の不備、IDOR、その他検証済みの問題に対応します。Strix のスキャンで問題が報告された後、または strix_runs レポート、vulnerabilities.json、findings.sarif、クラウドスキャンのセキュリティ問題の修正をユーザーが求めた場合に使用します。
Strix を使って CI/CD にセキュリティスキャンを追加します。GitHub Actions、GitLab CI、または任意のパイプラインに対応し、すべてのプルリクエストで差分範囲に限定した AI ペネトレーションテストを実行して、マージ前に脆弱なコードをブロックします。結果は PR コメントとして投稿され、SARIF はコードスキャンにアップロードされます。セルフホスト型のオープンソース CLI(runner 上で実行)と、マネージドプラットフォーム app.strix.ai(GitHub/GitLab アプリまたは API、runner インフラ不要)の両方に対応します。CI パイプライン、マージ前ゲート、または PR ワークフローにセキュリティスキャン、SAST/DAST、ペネトレーションテスト、脆弱性チェック、自動セキュリティレビューを追加したいという場合に使用します。
`strix cloud` CLI または REST API を使って、app.strix.ai プラットフォーム上でウェブアプリ、API、リポジトリ、ローカルワークスペースのマネージドペネトレーションテストを実行します。ローカルの Docker や LLM キーは不要です。ローカルソースを安全に確認してアップロードし、アセットを登録し、スキャンを開始して状態を確認し、脆弱性をトリアージし、SARIF をエクスポートし、コンプライアンスレポートをダウンロードし、PR レビューを開始し、クレジットを購入し、スケジュールや Webhook を設定できます。マネージド、継続的、定期的、チーム追跡型、またはサンドボックス化されたエージェントによるセキュリティテストに使用します。
エンド顧客が紹介adish 친구プログラムを悪用するのを防ぐ運用ガードレールを定義します。報酬の上限、速度制限とクールダウン、返金ウィンドウに連動する報酬保留期間、資格ルール、本人確認ゲート、公開されている対応ラダー、濫用監視シグナルを含みます。B2C および B2B SaaS の紹介プログラム運用者向けにガードレール仕様を作成します。ユーザーが紹介濫用、自己紹介、紹介報酬を詐取する偽アカウント、紹介リング、紹介コードがクーポン.Thread へ漏れることに言及した場合は、「濫用」と明言しなくても使用してください。プロ Affiliate トラフィック詐欺には使用しないでください。代わりに mbfinotti/partnerships-skills@affiliate-fraud-detection を使用します。
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。
