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 96,981 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
katana による Web クローリングと URL 探索。対象サイトのすべてのページとエンドポイントをクロールする、隠れた API パスを発見する、JavaScript 内のエンドポイントを探す、フォームを抽出する必要がある場合に使用する。katana は ProjectDiscovery 製の次世代クローリングフレームワークで、標準モードと Headless ブラウザモードに対応し、JavaScript を解析して動的なエンドポイントを発見できる。Web クローリング、URL 探索、JS エンドポイント抽出、フォーム発見、サイトマップに関わるあらゆる場面でこのスキルを使用すべきである
PyMISP（公式の MISP REST API ライブラリ）を使用して、構造化された IOC（IP、ドメイン、ハッシュ、URL）を含むイベントを作成し、MITRE ATT&CK タグとギャラクシークラスターでエンリッチし、共有グループと配布レベルを管理し、既存のインテリジェンスを検索し、STIX 2.1 形式でエクスポートする。MISP インスタンス上で脅威インテリジェンスイベントを作成・エンリッチ・共有するとき、または IOC フィードを他のプラットフォームと統合するときに使用する。
特定のセクター（金融、ヘルスケア、エネルギー、政府など）向けの脅威ランドスケープ評価を実施する。標的となる脅威アクターをプロファイリングし、attackcti/pandas の Python スタックで攻撃ベクトルと MITRE ATT&CK TTP をマッピングし、ISAC やベンダーレポートから悪用された CVE とインシデント動向を分析する。リスク管理のための CTI を作成するとき、または業界の脅威エクスポージャーについて経営層向けに報告するときに使用する。
承認されたリバースエンジニアリングを導く——静的・動的バイナリ分析、逆アセンブルと逆コンパイルのワークフロー、プロトコルとファイル形式のリバーシング、防御的なマルウェア分析（挙動、IOC、YARA のアイデア）、ファームウェア RE、パッチ差分分析、脆弱性研究の文書化。書面による承認、輸出管理の意識、所有していないまたはライセンスのないソフトウェアの保護を回避する支援を行わないことを重視する。リバースエンジニアリング、逆アセンブル、逆コンパイル、Ghidra/IDA スタイルのワークフロー、バイナリ分析、防御目的のマルウェア分析、ファームウェア RE、パッチ分析に使用する——ディスクイメージフォレンジック（digital-forensics-analyst）、リアルタイムのインシデント指揮（incident-responder）、SOC アラートトリアージ（soc-analyst）、承認されたペンテストの悪用（penetration-tester）、LLM レッドチーム（ai-redteam）、CI パイプラインゲート（devsecops）には使用しない。
SubImage の攻撃経路を段階的にたどり、影響を受ける最も重要なアセットを特定し、最速の修正策を提案し、エンジンがまだモデル化していない信頼できる n+1 拡張を探します。必要に応じて仮定シナリオをシミュレーションできます。ユーザーが「この攻撃経路を確認して」「この攻撃経路を説明して」「X が侵害されたらどうなるか」「<asset> に関係する攻撃経路は何か」「<asset> からのラテラルムーブメントの機会を探して」「<asset> の被害範囲を評価して」と依頼した場合、または `subimage-mcp:investigate-cve` から移行する場合に使用します。3 つの開始方法に対応：経路 ID、アセット ID、n+1 拡張の探索。
Node と TypeScript のプロジェクト（monorepo の NestJS + React）を、ビルドやパイプラインを壊さずに SonarQube Quality Gates に適合させるための反復的なプレイブック。New Code を優先してカバレッジを引き上げ、新規 issue（Bugs、Vulnerabilities、Code Smells）を解消し、Security Hotspots をレビューし、重複と技術的負債を管理する必要があるときに使用する。
Teleport クラスター内で誰がどのリソースにアクセスできるか、またはそのアクセスが実際に使われているかをレビューするときに使用します。アクセスリスト/ACL の再認定、「このデータベース/サーバーに到達できるのは誰か」、「このユーザーは何にアクセスできるか」、監査/コンプライアンスのためのアクセス証明、休眠中または未使用の常設権限の発見などを扱います。`tctl access-review`、`access_path` SQL クエリ言語、出力のセマンティクス、および `tctl investigate` との組み合わせをカバーします。
パケットキャプチャとネットワークテレメトリを分析して侵入の証拠を調べます。キャプチャの取得と取り扱い、Wireshark/tshark のトリアージ手順、Zeek ログの分析、Suricata ルールの実行、ビーコンと DNS トンネルの検出、TLS/JA3 フィンガープリント、HTTP とファイルの抽出、データ流出の調査、IOC の引き継ぎが対象です。`.pcap` または `.pcapng` のキャプチャが届いた場合、C2 ビーコンの疑いを確認する場合、データ流出を調査する場合、マルウェアが送信した通信からネットワーク動作を特定する場合、Zeek または Suricata のアラートを調査する場合、DNS トンネリングや異常な TLS が疑われる場合に使用します。
Rust バイナリをリバースエンジニアリングします。旧式および v0 のシンボル方式のデマングル、単相化されたジェネリクスの識別、Result と Option の制御フロー、トレイトオブジェクトの vtable ディスパッチ、ソースパスやクレート名を漏らす panic 箇所の文字列を扱います。バイナリに rustc バージョン文字列、core::panicking、または _ZN/_R のマングル済みシンボルが含まれる場合、シンボルを削除したバイナリが予想外に大きい場合、Rust マルウェアや Rust サービスを解析する場合に使用します。
生の shellcode と位置独立コードを分析します。バイト列の抽出、アーキテクチャの推定、適切なベースアドレスでの逆アセンブル、自己復号スタブのデコード、ハッシュ化された Windows API の解決、エミュレーションによるデコード後ステージへの到達、C2 とステージ IOC の抽出を行います。位置独立コードの生データ、PE/ELF ヘッダーのない抽出ペイロード、エクスプロイトやマクロ／ローダーから取り出した shellcode、`\x` エスケープまたは base64 のバッファ、Cobalt Strike または Metasploit のステージャーと疑われるもの、egg-hunter を渡された場合に使用します
Arcium で暗号化された Solana アプリケーションを構築・デバッグする——データは計算中も非公開のままで、単一の当事者もそれを見ることはない。Arcis 回路（#[encrypted]、#[instruction]）を書くとき、Anchor プログラムを init/queue_computation/callback のフローで接続するとき、Shared と Mxe の暗号化状態を選ぶとき、@arcium-hq/client（RescueCipher、x25519）で入力を暗号化するとき、または ArgBuilder の順序、nonce、callback、計算の完了の失敗をデバッグするときに使用する。ダークプール、封印入札オークション、暗号化投票、隠されたゲーム状態、機密 DeFi、安全な乱数、しきい値署名を扱う。最初の Arcium アプリを始めるときにも使用する。
BloodHound.py を使用した Active Directory の情報収集。ドメイン内のユーザー、グループ、コンピューター、セッション、ACL、信頼関係の列挙や、ドメイン内の攻撃経路の分析が必要なときに使用する。BloodHound.py は BloodHound の Python コレクターであり、LDAP/DNS/Kerberos プロトコルで AD データを収集し、BloodHound GUI で分析するための JSON を出力する。ドメイン侵害、AD 列挙、攻撃経路分析に関わるあらゆるシナリオでこのスキルを使用すること
Intel の chipsec フレームワークを使用した UEFI/BIOS ファームウェアダンプの静的解析。ファームウェア構造をデコードし、既知のマルウェアや rootkit（LoJax、ThinkPwn、HackingTeam、MosaicRegressor）を検出し、ハッシュ付きの EFI 実行ファイル一覧を生成し、NVRAM 変数を抽出し、SPI フラッシュ記述子を解析する。ハードウェアにアクセスせずオフラインでファームウェアの .bin/.rom/.fd/.cap ファイルを解析するときに使用する。
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。