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
コンテナインフラ(ビルド、registry、スキャン、devcontainer)を確認・構成する。コンテナインフラのコンプライアンス監査、マルチステージビルドと非 root ユーザーの確認、GHCR とマルチプラットフォーム対応によるコンテナビルドワークフローの構築、CI パイプラインへの Trivy/Grype スキャンの追加を行うときに使用する。自然なトリガー:「configure container build」「add container scanning」「set up GHCR workflow」。
CTF チャレンジにおけるソースコード監査手法。.git ディレクトリ、.bak/.zip バックアップ、/proc/self/environ によるソースコードの漏洩を発見した場合に使用する。実際のコード監査とは異なる——CTF のソースにある脆弱性は意図的に仕込まれており、通常は重要なポイントが 1〜2 個だけである。まず危険な関数(sink)を見つけ、次にその関数への入力(source)からの経路をたどる。PHP/Python/Node.js/Java の 4 言語における危険な関数と脆弱性パターンを網羅する
SASE ベースのゼロトラストネットワークアクセスを実現するために Palo Alto Networks Prisma Access をデプロイし、GlobalProtect エージェント、ZTNA Connector、セキュリティポリシーの適用、統合管理のための Strata Cloud Manager 連携を構成する。ZTNA/SWG/CASB/FWaaS を統合したエンタープライズグレードの SASE の実装、VPN と拠点ファイアウォールの両方をクラウド提供型セキュリティに置き換える場合、または ZTNA を既存の Palo Alto NGFW 環境と統合する場合に使用する。
React を用いた Electron アプリ開発を AI エージェントに導く。セキュリティパターン、型安全な IPC、React 統合、コード署名を含むパッケージング、テストを扱う。キーワード:electron、electron-vite、electron-forge、contextBridge、IPC、security、react、packaging、code signing、notarization、playwright、desktop app。React/TypeScript で安全な Electron アプリを構築する場合(IPC、パッケージング、テスト)に使用。
プロジェクトの本番/エンタープライズ readiness を評価するとき、サプライチェーンセキュリティ(SLSA、cosign、SBOM、pnpm)を実装するとき、CI/CD パイプラインを強化するとき、品質ゲートを設けるとき(TYPO3:CI マトリクス PHP 8.2-8.5 × TYPO3 12.4/13.4/14.3 LTS)、OpenSSF Best Practices Badge(Passing/Silver/Gold)や OSPS Baseline レベルを目指すとき、コード品質をレビューするとき、ADR を書くとき、Git hooks や CI パイプラインを設定するときに使用。
インシデント発生前に、クラウドアカウントや組織のセキュリティ態勢を主体的に強化します。チェック項目の消化より IAM とアイデンティティのリスクを優先し、攻撃経路になり得る露出(公開ストレージ、過剰な権限を持つロール、監査ログの欠如、未暗号化データ)を解消し、CSPM の出力を批判的に読み、組織レベルでガードレールを適用します。クラウド環境のセキュリティ態勢のレビュー、Prowler/ScoutSuite/Security Hub レポートのトリアージ、重要な設定ミスの判断、AWS、Azure、GCP 全体への予防的制御の設定に使用します。
プロジェクトで Infisical をシークレット管理ツールとして使うための対話型セットアップガイド。Infisical をローカル開発(CLI)、Docker コンテナ(ビルド時と実行時のシークレット注入)、CI/CD パイプライン(GitHub Actions、GitLab CI)、Kubernetes(Operator + CRDs)、アプリケーションコード(すべての 9 つの SDK:Node.js、Python、Go、Java、.NET、Ruby、PHP、Rust、C++)に統合する方法を支援します。また、13 種類のマシン ID 認証方式(Universal、Token、Kubernetes、GCP、AliCloud、AWS、Azure、TLS Cert、OCI、OIDC、JWT、LDAP、SPIFFE)の選択と設定についても解説します。次の質問があるときにはこのスキルを使用してください:Infisical の使い方、シークレットの注入、infisical run、infisical init、アプリの Infisical への接続、Docker シークレット、Kubernetes secrets operator、マシン ID の設定、SDK の初期化、CI/CD でのシークレット注入、「シークレットをアプリに渡すにはどうすればいいですか」。該当しないもの:Kubernetes Operator の CRDs(infisical-kubernetes-operator)、シークレットをファイルに出力する(infisical-agent)、シークレットを外部へ送信する(infisical-secret-syncs)、人の SSO ログイン(infisical-sso)。
Java と Spring Boot のセキュリティパターン。Spring Security、依存関係の監査、セキュアコーディングの実践、Java エコシステムにおける OWASP を扱う。使用する場面:ユーザーが「Java」「Spring Boot」「Spring Security」を扱っているとき、「Java の脆弱性」「Maven セキュリティ」「Gradle セキュリティ」「Java インジェクション」「Java 認証」について尋ねたとき。使用しない場合:一般的な OWASP の概念 - 代わりに `owasp` または `owasp-top-10` を使用、Node.js/Python のセキュリティ - 言語固有のスキルを使用
発電、送電変電所、配電、EMS 制御センターにまたがる電力網インフラのサイバーセキュリティ評価を実施する。NERC CIP コンプライアンス検証、IEC 61850(GOOSE/MMS)変電所プロトコル分析、Industroyer/CrashOverride などの脅威に対する同期フェーザ(PMU)ネットワークセキュリティを扱う。定期 NERC CIP 評価、変電所自動化または EMS/SCADA セキュリティレビュー、地域事業体のコンプライアンス監査に使用する。BES 以外のシステムや、電力網特有の要素を含まない一般的な OT 評価には使用しない。
指標を起点に関連インフラを特定し、脅威アクターやキャンペーンを追跡し、IOC を補強・文脈化し、帰属判断の規律と分析上の確度を適用して、利用者の意思決定に結び付く完成済みのインテリジェンス成果物をまとめ、サイバー脅威インテリジェンスを作成します。インテリジェンスのライフサイクル、Diamond Model と Pyramid of Pain、STIX/MISP/OpenCTI の保存、TLP 共有、passive DNS、crt.sh、Shodan、Censys、GreyNoise、VirusTotal による受動的な情報補強を扱います。ドメイン、IP、ハッシュ、証明書から関連インフラをたどる場合、脅威アクターやキャンペーンを追跡する場合、生の指標を補強する場合、完成したインテリジェンスレポートを作成する場合、外部レポートの組織にとっての関連性を評価する場合、または自分に関係する敵対者の脅威モデルを構築する場合に使用します
Django、FastAPI、Flask 向けの Python セキュリティパターン。Bandit、Safety、セキュアコーディングの実践、Python エコシステムの OWASP を扱います。使用場面:ユーザーが "Python"、"Django"、"FastAPI"、"Flask" を扱う場合、"Python vulnerabilities"、"pip security"、"Bandit"、"Python injection"、"Python authentication" について尋ねる場合。使用しない場面:一般的な OWASP の概念 — 代わりに `owasp` または `owasp-top-10` を使用。Node.js/Java のセキュリティ — 言語別のスキルを使用。
QA プロセスの最後から 2 番目の独立レビュー工程。qa-test-runner の実行完了後に、独立した視点でコード自体をレビューする——アーキテクチャ、セキュリティ、並行処理の正確性、データ整合性、リグレッションリスク、テストカバレッジのギャップを確認し、実行者側の結論に影響されない。code-review.json(severity で分類した指摘と readiness 制約を含む)を出力し、assert-code-review ゲートとともにコードレビューの証跡を構成して、qa-report-generator に渡して最終レポートに統合する。P0/P1 のセキュリティ問題、資金ロジックの欠陥、権限の脆弱性、データ不整合リスクは blocking としてマークする。適用外:テストケースの生成、テストの実行、プロダクトコードの変更(ユーザーが明示的に求めた場合を除く)、レポート生成。
メモリフォレンジック/脅威インテリジェンスのゲートウェイ。ワークフロー:ダンプの入手元 → メモリフォレンジック → 手掛かりの抽出 → インテリジェンスの関連付け。サブスキル:[[re-mem-forensics]] [[re-disk-forensics]] [[re-ti]]、[[re-attribution]]、[[re-hunting]]、[[re-mobile-forensics]]。トリガー語:メモリフォレンジック、memdump 分析、脅威インテリジェンス、サンプルの背景、VirusTotal、MISP、forensics、threat intelligence。
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。
