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 97,222 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
Sigma ルール仕様と Palantir Alerting and Detection Strategy（ADS）フレームワークを用いた検知ルールの作成を支援し、MITRE ATT&CK v16 の技術にマッピングする。ユーザーが検知ロジック、Sigma ルール、ATT&CK のカバレッジギャップについて議論したり、「この技術をどう検知するか」と尋ねたりしたときに自動的に呼び出される。Sigma 形式の検知ルール、ADS ドキュメント、体系的な検知プログラム管理のためのカバレッジヒートマップ手法を作成する。
Microsoft Entra ID Protection のガイダンス — ユーザーリスクとサインインリスクを検出し、修復を自動化するリスクベースの ID セキュリティ。リスク検出、リスクベースの条件付きアクセス、MFA / 安全なパスワード変更による自己修復、リスクユーザーの調査、Sentinel へのリスクのストリーミングを扱う。WHEN：Entra ID Protection、ID リスクポリシー、リスクユーザー、リスクのあるサインイン、ユーザーリスクポリシー、サインインリスクポリシー、リスクベースの条件付きアクセス、漏えいした資格情報、匿名 IP の検出、通常と異なる移動、ID 修復の自動化、漏えいした資格情報のアラート、リスクありとフラグ付けされたユーザー、侵害されたアカウントのパスワード強制リセット、ID リスクが高い場合のサインインブロック、EID P2 リスクポリシー。DO NOT USE オンプレミス AD の攻撃検出（defender-for-identity を使用）、リスクシグナルなしの CA ポリシー作成（conditional-access-mfa を使用）、PIM のアクティブ化（azure-pim を使用）には使用しない。
CIS Google Cloud Platform Foundation Benchmark v2.0.0 に基づいて GCP のセキュリティ態勢レビューを実施する。GCP インフラ、IAM バインディング、VPC ファイアウォールルール、Cloud Audit Logs、GCS バケットのセキュリティをレビューする際に自動的に呼び出される。7 つすべてのベンチマークセクションを順に確認し、各推奨事項を評価して、特定の CIS コントロール ID に対応づけた是正ガイダンス付きの優先順位付き所見レポートを作成する。
Microsoft Purview Audit（Standard および Premium）に関するガイダンス。調査とコンプライアンスのために Microsoft 365 全体でユーザー/管理者のアクティビティをログ記録し検索する。各層の違い、既定および延長の保持期間、重要度の高いイベント、監査検索 UX、Office 365 Management Activity API / Microsoft Graph 監査 API、Sentinel/SIEM 連携を扱う。WHEN: Purview Audit、監査ログ検索、Microsoft 365 監査、Audit Premium、ユーザーアクティビティの調査、監査ログの保持、Microsoft Graph 監査 API、フォレンジックログ記録、重要な監査イベント、MailItemsAccessed。
ユーザーが CrowdSec Console の **Service API（SAPI）**——admin.api.crowdsec.net にあるプレミアムなクラウド REST API——を操作して、ブロックリスト（IP の追加/削除/一括処理、共有、エンジンの購読）、許可リスト、ファイアウォール/アプライアンス統合（Palo Alto、Fortinet、Cisco、F5、Sophos、pfSense/OPNsense…）、修復 ROI 指標、組織レベルの意思決定をプログラムで管理したいときに使用する。ユーザーの API キーを用いてユーザーに代わって操作する。これはクラウド/API のスキルである——ローカルエンジン、cscli、bouncer については `crowdsec` スキルを使用する。
Microsoft Defender XDR のガイダンス — エンドポイント、ID、メール、クラウドアプリのシグナルを、攻撃グラフのコンテキストを備えた優先度付きインシデントに相関させる統合的な拡張検出および応答スイート。4 つの中核ワークロードのオンボーディング、インシデント調査、KQL による高度な捜索、カスタム検出ルール、自動攻撃中断、AIR、統合 RBAC を扱う。対象：Microsoft Defender XDR、XDR インシデント調査、ワークロード間のアラート相関、高度な捜索 KQL、自動攻撃中断、AIR、Defender ポータルのインシデント、クロスドメイン検出、複数の Microsoft 365 製品にまたがる攻撃の調査方法、エンドポイントと ID 間のアラート相関、統合インシデントビュー、攻撃グラフ、カスタム検出ルール、統合 RBAC。使用しない場合：SIEM のログ取り込みやサードパーティソースからのカスタム KQL 検出が必要な場合（sentinel を使用）、Sentinel を Defender ポータルに統合する場合（unified-secops-platform を使用）、エンドポイント専用の EDR の場合（defender-for-endpoint を使用）。
DFlow Proof — Solana ウォレットの本人確認プリミティブ（内部は Stripe Identity）— を統合し、自分のアプリの機能を KYC で制限します。ユーザーが「how do I KYC a wallet?」「check if a wallet is verified」「add KYC to my DeFi app」「redirect to dflow.net/proof」「gate a feature by jurisdiction or identity」と尋ねる場合に使用します。ジオブロッキング（別の関心事）、年齢制限（Proof は現在年齢を検証しません）、スポットスワップ（KYC 不要）には使用しないでください。
コンテナエスケープ検出のための Falco ルール構文 — 条件、マクロ、リスト、優先度、出力フィールド — を記述・調整する。ホストファイルシステムのマウント、機密性の高いホストパスへのアクセス、カーネルモジュールのロード、特権ケイパビリティの悪用を扱い、誤検知を減らす方法も含む。ブレイクアウト行為のための特定の Falco ルールを作成・調整する場合、またはエスケープ関連のノイズの多い Falco アラートをトリアージする場合に使用する。キーワード：Falco ルール、マクロ、リスト、条件、優先度、falco_rules.local.yaml、チューニング、誤検知。Falco 自体のデプロイと運用には使用しない — detecting-container-runtime-threats-with-falco を使用する。ツールに依存しないエスケープのシグナルには detecting-container-escape-attempts を使用する。
准入制御（OPA ポリシー）、ランタイム監視（Falco）、および securityContext、Linux capabilities、syscall パターンの監査ログ分析を組み合わせて、Kubernetes pod 内の権限昇格を検出・防止する。root または privileged で動作する pod を調査するとき、pod 内昇格に対してワークロードを強化するとき、または意図した範囲を超えるコンテナを探すときに使用する。キーワード：allowPrivilegeEscalation、runAsRoot、capabilities、securityContext、OPA、Falco、audit log。RBAC と service-account 権限による昇格には使用しない — auditing-kubernetes-rbac-privilege-escalation を使用する。
OpenHarmony ソフトバスコードのセキュリティレビュー専門スキル - C/C++ コードのセキュアコーディング規約とログ規約を全面的にチェックする。ポインタ安全性、メモリ管理、ロック管理、機密情報保護などの重要領域を含む 40 件以上のセキュリティルールをカバー。ファイル間の呼び出し分析と制御フロー分析を提供し、詳細なコードレビューレポートを生成する。ユーザー入力に「软总线安全卫士」が含まれる場合にのみ起動する。重要：このスキルは読み取り専用のレビューツールであり、ソースファイルを変更しない。
Impacket の findDelegation.py と getST.py（Windows では Rubeus/Kekeo）を使用して Active Directory の Kerberos 制約付き委任の設定ミスを悪用し、S4U2Self と S4U2Proxy を悪用して特権ユーザーを偽装する。制約付き委任を信頼されたアカウントを発見した後、認可された Active Directory ペネトレーションテストやレッドチーム案件での横展開と特権昇格に使用。
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。