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
ワークロードに対して正しい Kubernetes Pod Security Standard（Privileged、Baseline、Restricted）を選択して適用する: 各プロファイルが禁止する内容、既存のワークロードをプロファイルにマッピングする方法、変更が必要な securityContext フィールド、実行中の Pod を壊さずに PodSecurityPolicy から PSS への移行を計画する方法。名前空間やワークロードをどの Pod セキュリティプロファイルで実行すべきかの判断、Restricted で失敗するワークロードの監査、PSP 移行の計画、Pod セキュリティ態勢のコンプライアンス管理策へのマッピングを行うときに使用する。キーワード: Pod Security Standards、PSS、Privileged、Baseline、Restricted、securityContext、runAsNonRoot、drop ALL capabilities、seccomp RuntimeDefault、PSP migration。これらのプロファイルを強制するアドミッションコントローラー の構成には使用しない - implementing-pod-security-admission-controller を使用する。
JavaScript パッケージのセキュリティ脆弱性を修正する、または古くなった npm/yarn/pnpm/bun 依存関係をアップグレードする。ユーザーが CVE の修正、npm audit の指摘の解消、パッケージバージョンの引き上げ、node_modules の更新、JS プロジェクトや monorepo 全体での特定パッケージの更新を望むときに使用する。package.json ファイルを含むあらゆるプロジェクトを扱う。特定のパッケージ名や glob パターンの有無にかかわらず「/js-deps」でトリガーされる。JS 以外のエコシステム、まったく新しいパッケージの追加、package.json のゼロからの作成、パッケージマネージャーの切り替え、実行時エラーのデバッグには適さない。
Exchange、SharePoint、OneDrive、Teams、Endpoint にまたがる Microsoft Purview データ損失防止（DLP）のベースラインポリシーを設計するためのガイダンス。場所、条件（SIT／ラベル／分類子）、重大度別のアクション、シミュレーションモード、例外処理、Endpoint DLP のオンボーディング、チューニングを扱います。WHEN：Purview DLP、データ損失防止ポリシー、データ持ち出しの防止、Endpoint DLP、DLP ルール条件、DLP シミュレーションモード、機密共有のブロック、ポリシーヒント、Microsoft 365 全体の DLP、DLP の誤検知のチューニング。
Microsoft Sentinel、Microsoft Defender XDR、Security Copilot、Threat Intelligence、Microsoft Security Exposure Management を Microsoft Defender ポータルに集約する Microsoft 統合セキュリティ運用プラットフォームのガイダンス。前提条件、Sentinel のオンボーディング、統合インシデントキュー、SIEM+XDR を横断する高度なハンティング、RBAC を扱う。WHEN：統合 SecOps、Sentinel を Defender ポータルにオンボーディング、単一の SOC ペイン、統合インシデントキュー、Sentinel ワークスペースを Defender XDR に接続、露出管理、統合ポータル、Sentinel と Defender XDR の統合、アナリストのコンテキストスイッチ削減、単一ペイン、Azure Sentinel ポータルからの移行。DO NOT USE：Sentinel のみのワークスペース設計（sentinel を使用）や Defender XDR のみのインシデント調査（defender-xdr を使用）には使用しない。
ユーザーが AI/Agent のセキュリティ評価、ブルーチーム演習、AI セキュリティレビュー、プロンプトインジェクションテスト、MCP/Skill/プラグイン/コードパッケージの監査、Agent ツールチェーンの悪用テストを求めたり、ペネトレーションテスト報告に似た Markdown/HTML の生成を必要としたりする場合は、必ず本 skill を使用する。本 skill は、Agent を認可されたブルーチームの視点で AI セキュリティの専門家とし、AI 製品、Agent、MCP サーバー、Skill、コードリポジトリ、AI インフラに対するセキュリティ演習を行う。ペイロードライブラリを機械的に実行するのではなく、第一原理の推論と実証されたエビデンスを優先する。スクリプトは HTTP フィンガープリント、エビデンスの集約、レポートのレンダリングなど決定的な補助タスクにのみ使用する。
Microsoft Intune で管理される Windows エンドポイント向けに BitLocker ドライブ暗号化を設計するためのガイダンス — 暗号化ポリシー、サイレント有効化、Entra ID への回復キーのエスクロー、TPM、プリブート認証のトレードオフ、リムーバブルメディア向けの BitLocker To Go。条件付きアクセスとのコンプライアンス統合と回復ワークフローを扱う。WHEN：BitLocker、ディスク暗号化、Windows 暗号化ポリシー、BitLocker 回復キー、BitLocker のサイレント有効化、Intune ディスク暗号化、TPM 2.0、回復キーのエスクロー、エンドポイントの暗号化、XTS-AES、BitLocker To Go、プリブート認証、リムーバブルドライブの暗号化。DO NOT USE：一般的な Intune デバイス管理（intune-device-mgmt を使用）、Linux/macOS の暗号化（intune-device-mgmt FileVault を使用）、Azure ディスク暗号化（azure-key-vault を使用）。
Arcjet Guard を Go 向け Microsoft Agent Framework（github.com/microsoft/agent-framework-go）に統合する。functool や MCP ツールを GuardTool でラップする、GuardMiddleware でエージェントから見えるすべてのツールを保護し受信テキストをスクリーニングする、または arcjet.GuardAction で任意の Go 関数を保護する。Microsoft Agent Framework 上に構築された Go エージェントに Arcjet を追加したい、そのツールをレート制限したい、プロンプトインジェクションをブロックしたい、ツール呼び出しでフェイルクローズしたい場合に使用する。これは Go フレームワークであり、.NET や Python の Microsoft Agent Framework ではない。
Azure およびハイブリッド環境における公開鍵基盤（PKI）と証明書管理の設計に関するガイダンス。CA 戦略（オフラインルート CA + 発行 CA、AD CS 対 マネージド/サードパーティ対 パブリック CA）、Azure Key Vault 証明書、HSM によるキー保護、Entra の証明書ベース認証（CBA）、証明書ライフサイクル（発行、更新、ローテーション、失効）、Intune の SCEP/PKCS 配布を扱う。WHEN：PKI 設計、証明機関、オフラインルート CA、発行 CA、証明書管理、Key Vault 証明書、証明書ベース認証、CBA、証明書ライフサイクル、証明書の発行とローテーション、mTLS 証明書、コード署名、CRL OCSP、証明書の有効期限、証明書ローテーション、AD CS、HSM、Managed HSM。DO NOT USE：Entra ID の ID モデル（entra-id を使用）または Key Vault のシークレット/キーのみ（azure-key-vault を使用）。
Microsoft 365 のワークロード（Exchange、SharePoint、OneDrive、Teams）全体に Microsoft Purview のデータセキュリティとコンプライアンスを適用するためのガイダンス — ワークロードごとのラベル、DLP、保持、Copilot のデータ保護を、各ワークロード固有の動作に合わせて調整する。WHEN：Purview for Microsoft 365、SharePoint と Teams のデータ保護、M365 コンプライアンス、Office 全体のラベルと DLP、Exchange の保持、Teams のデータセキュリティ、OneDrive のガバナンス、Microsoft 365 のデータ保護、ワークロード別の Purview。
OpenZeppelin Contracts for Sui を統合した Sui Move コードを、ライブラリ自身のパターンと規約に照らしてレビューする。開発者がリリース前に自身の統合をチェックしたいときに使用。トリガー：\"review my Sui Move code\"、\"am I using OpenZeppelin correctly\"、\"check this integration\"、\"is this idiomatic\"、\"review before audit\"。OZ プリミティブの正しい使用、例／ドキュメントコメントからの逸脱、維持される不変条件、テストカバレッジ、コード品質／スタイルをチェックする。これは AI コードレビューであり、正式なセキュリティ監査ではない。
Defender ポータル経由で提供されるクラウドネイティブな SIEM および SOAR、Microsoft Sentinel の設計と運用に関するガイダンス。ワークスペース設計、データコネクタ、取り込み層（Analytics/Basic/Auxiliary/ADX）、分析ルール、ハンティング、ウォッチリスト、自動化プレイブック、コスト/コミットメント層の最適化を扱う。WHEN：Microsoft Sentinel のデプロイ、SIEM の設計、データコネクタのオンボーディング、分析ルールの作成、KQL 検出、Sentinel プレイブック、SOAR 自動化、Sentinel のコスト最適化、ログ取り込み層、コミットメント層、Sentinel ワークスペース設計、SIEM の設定方法、サードパーティツールからのログ収集、ファイアウォールや Linux syslog の Azure への取り込み、検出ルールの作成、インシデント対応の自動化、Sentinel のコスト、Auxiliary ログ、Basic ログ、ADX アーカイブ、ノーコードコネクタ。DO NOT USE：Microsoft 365 XDR アラートをインシデントに関連付けることが目的（defender-xdr を使用）または Sentinel を統合 Defender ポータルへオンボーディングする場合（unified-secops-platform を使用）。
TDIR に保存された IP、ドメイン、URL、Hash などのエンティティプロファイル、プラットフォーム内のエンティティ ↔ インサイト ↔ エンドポイントの関連、脅威インテリジェンス運用状況の概要（entities summary）を照会します。ユーザーの明示的な確認後に限り、エンティティの人手による判定結果（entities verdict update）を書き戻します。単独の BTI リアルタイムインテリジェンス依頼には tdir-investigation-enrichment を使用します。脅威検出、因果関係の証明、エンドポイント侵害の判定は行いません。
jadx または Fernflower/Vineflower を使って Android の APK、XAPK、JAR、AAR ファイルを逆コンパイルする。Android アプリをリバースエンジニアリングし、HTTP API エンドポイントを抽出し、UI からネットワーク層までのコールフローを追跡し、Frida、ネットワークキャプチャ、JNI/SO 検査、シグネチャ生成で実行時の挙動を分析する。ユーザーが逆コンパイル、分析、フック、ネットワークトラフィックの検査、分析目的での SSL pinning 回避、暗号化や署名ロジックの特定、Android パッケージ内のコールフローの追跡を望むときに使用する。
セルフホストされた CockroachDB クラスターを CIS CockroachDB Benchmark v1.0.0 Level 1 コントロールに照らして監査する。2 つの監査深度をサポート——迅速な自動スキャンと完全な CIS 監査手順。インストール、システム hardening、ロギング、ユーザーアクセス、データ保護、CockroachDB 設定を網羅する構造化された PASS/FAIL/MANUAL レポートを生成する。CIS コンプライアンス評価の準備、セルフホストデプロイの hardening、業界ベンチマークに対するセキュリティ態勢の検証に使用する。
ヘルスケアおよびライフサイエンスのワークロード向けに AWS GenAI と ML のアーキテクチャを設計するための推論スキル。ユーザーが SageMaker と Bedrock の選択、医学文献に対する RAG システムの設計、臨床 NLP や医用画像推論のアーキテクチャ設計、AWS 上のゲノミクスや創薬パイプラインの計画、ML システムにおける HIPAA／PHI コンプライアンスへの対応、規制対象の臨床モデル向け MLOps の設計、HCLS ML ワークロードのコスト最適化を求める場合に使用。トリガーには "AWS architecture"、"SageMaker vs Bedrock"、"HIPAA ML"、"clinical RAG"、"medical imaging inference"、"genomics on AWS"、"PHI training"、"MLOps healthcare"、"Bedrock guardrails"、"HealthLake"、"HCLS cloud architecture"、"BAA compliance"、"SageMaker endpoint"、"Bedrock knowledge base"、"clinical NLP on AWS"、"FDA SaMD on AWS" が含まれる。
リポジトリの GitHub Actions ワークフローを、10 の重大な CI/CD 攻撃ベクター（テンプレートインジェクション、権限付きで実行されるフォークコード（pwn request）、キャッシュポイズニング、なりすまし action SHA、シークレットダンプ、GITHUB_ENV ハイジャック、write トークンによる信頼できないトリガー、キャッシュ／成果物内の認証情報、検証されないリモートコード実行（curl|bash および可変の fetch-and-run）、シークレットを保持する job で実行される依存関係インストールスクリプト）についてスキャンし、すべての検出結果を平易な英語の攻撃者シナリオとともに報告し、設定衛生チェックの合否も提示し、選択した検出結果を検出単位のサブエージェントで修正する。全面的な網羅は意図的に行わない — 重大なエクスプロイトチェーンのチェックのみ（references/why-these-ten.md）。使用タイミング：ユーザーが CI/CD または GitHub Actions のセキュリティ態勢の監査やレビューを求めた場合、"is my CI secure"、"audit my CI security"、または ci-secure / /ci-secure を指定した場合。トリガーしない：CI の速度・コスト・所要時間の監査（"why is CI slow"）— ci-speedup を使用。CI 設定のベストプラクティス評価（"grade my CI"、"CI score"）— ci-score 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。