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
LLM ガードレールの学習データを生成するため、範囲を限定したレッドチーミング自動リサーチループを実行する。あなた (このスキルを実行するエージェント) が攻撃者であり審判である:攻撃を立案し、すべての応答にラベルを付ける。ハーネスが呼び出す唯一のモデルはテスト対象であり、任意の OpenAI 互換 API (OpenRouter、Moonshot/Kimi、Fireworks、Ubicloud、OpenAI、またはカスタム) を介し、そのキーは `.red-team/.env` にある。すべての試行 (成功・失敗) は JSONL に書き出され、Llama Guard 形式でガードレールをファインチューニングする準備が整う。有害コンテンツ、ジェイルブレイク、プロンプトインジェクション、バックドア/トリガー動作について LLM をレッドチームまたはストレステストするよう求められた場合、安全/不安全データセットを構築する場合、または新規攻撃を大規模に採掘する場合に使用する。hacker スキル (コード/インフラの悪用可能性) を補完する:本スキルはモデル動作を対象とし、データを生成する。
コードベース、インフラストラクチャ、および Agentic AI システムのセキュリティ問題を監査する。従来のセキュリティ(依存関係、シークレット、OWASP Web Top 10、SSL/TLS、ファイルパーミッション)に加え、Agentic セキュリティ(プロンプトインジェクションのスキャン、なりすましの検出、メモリポイズニングのチェック、マルチエージェント通信の監査、OWASP Agentic Top 10)を扱う。脆弱性のスキャン、ハードコードされたシークレットの検出、エージェントのワークスペース設定のレビュー、プロンプトインジェクションの経路の確認、エージェントの権限と境界の監査を行うときに使用。
Python Web アプリケーション(特に FastAPI および Flask)におけるセキュリティ設定の誤り脆弱性(OWASP A02:2025)を検出、監査、修正する。ユーザーが次の内容を尋ねた場合は常にこのスキルを使用する:Python/FastAPI/Flask アプリの堅牢化、デバッグモードの漏洩の確認、セキュリティヘッダーの欠如、公開された API ドキュメント、ハードコードされたシークレット、安全でない Cookie フラグ、XXE 脆弱性、または OWASP A02 の設定ミスの問題。また、"security audit"、"pen test prep"、"production checklist"、"find misconfigs"、"harden my app" といったタスクでもトリガーする。本スキルは、設定ミスの各サブカテゴリに対する静的解析パターン、実行時チェック、ツール(Bandit、OWASP ZAP)、修正コードスニペットをカバーする。
Backstage プラグインが権限で UI を制限する(フロントエンド)必要があるとき、またはルートハンドラーでアクションを認可する(バックエンド)必要があるときに使用する。createPermission、usePermission フックと RequirePermission コンポーネント、バックエンド認可のための coreServices.permissions サービス、インスタンス単位のチェックのためのリソース権限を扱う。"require permission"、"gate this UI"、"check authorization" といったフレーズ、または @backstage/plugin-permission-common、@backstage/plugin-permission-react、@backstage/plugin-permission-node のインポートでトリガーする。
Agent の重大なアクション(デプロイ、削除、支払い、アクセス権付与、モデル判断)に対して、改ざん検知可能なポスト量子署名付きレシートを発行し、後から証明書だけで検証できるようにします。自律エージェントが後に証明を要する副作用のあるアクションを実行する場合、または EU AI Act 第 12 条の記録保持を満たす場合に使用します。3 つの判断:アクションにレシートが必要か、レシートの発行、その検証。署名はオープンソースの OpenAgentOntology パッケージに委譲されます。事後のログ分析ではありません。ホスト型公証サービスではありません。法的意見ではありません。
Azure クラウド環境のペネトレーションテストの全体手法。対象が Azure/Microsoft 365/Entra ID を使用している場合、Azure 関連の資産(Blob Storage/App Service/Azure VM/Azure Functions)を発見した場合、Azure の認証情報(Service Principal/Managed Identity/Access Token)を取得した場合、または Azure 環境のセキュリティ評価が必要な場合に使用する。未認証の列挙から Entra ID 攻撃、サービス特権昇格、Cloud-to-OnPrem の横展開までの全プロセスの決定木を提供する。35+ の Azure サービスの攻撃対象領域をカバー。
ccupp を使ってソーシャルエンジニアリング情報から弱いパスワードの辞書を生成する。ccupp は中国語圏のシナリオで最も充実したパスワードプロファイリングツール——対象者の氏名、生年月日、電話番号、身分証番号などの情報を入力すると、ピンインの変種、日付の変種、文化的な数字(520/1314/888)を組み合わせたパスワード辞書を自動生成する。対象者に対する標的型の弱いパスワード総当たり、ソーシャルエンジニアリングによるパスワード推測、または汎用の弱いパスワード辞書では足りずカスタマイズした辞書が必要な場合にこのスキルを使用する
CDK を使ったコンテナ環境のペネトレーションとエスケープ。コンテナ環境(Docker/K8s Pod)に侵入済みで、エスケープの可能性を評価する、コンテナの脆弱性を悪用する、またはコンテナ内で情報収集を行う必要がある場合に使用する。CDK はコンテナ環境の評価、複数のエスケープ手法(privileged/mount/cgroup/lxcfs/runc/カーネル脆弱性)、コンテナ内の横展開を統合している。コンテナのシェルを取得したら最初のステップで CDK の評価を実行すべき。コンテナエスケープ、Docker ペネトレーション、K8s セキュリティ、コンテナの特権昇格に関わるシナリオでこのスキルを使用する
CI/CD パイプラインとサプライチェーン攻撃の手法。対象が GitHub Actions/Jenkins/GitLab CI/CircleCI/Terraform Cloud/Atlantis などの CI/CD システムを使用している場合、パイプラインの安全性をテストする必要がある場合、または .github/workflows/Jenkinsfile/.gitlab-ci.yml などの設定ファイルを発見した場合に使用する。PPE(Poisoned Pipeline Execution)の 3 つの攻撃パターン(D-PPE/I-PPE/3PE)、VCS リポジトリの攻撃対象領域(コード漏えい/Webhook の悪用/ブランチ保護のバイパス)、Pipeline Secrets の窃取と横展開、CI/CD からクラウド環境への侵入経路をカバー。
プロジェクト全体を対象に、バグ、セキュリティ脆弱性、コード品質の問題、パフォーマンスの問題、テスト不足、ドキュメントの不足、具体的な改善案や機能案を監査し、ファイル名と行番号の参照を含む、優先順位付きの実行可能なレポートを作成します。デフォルトは読み取り専用です。後からユーザーが明示的に修正を依頼した場合に限り、編集またはコミットします。「プロジェクトをレビューして」「コードベースを監査して」「バグを見つけて」「セキュリティ上の問題を確認して」「改善できる点は?」「改善案を提案して」「脆弱性はある?」「コード品質をレビューして」、またはハンガリー語の「nézd át a projektet」「auditáld a kódot」「találj hibákat」「milyen biztonsági problémák vannak」「javasolj fejlesztéseket」「mit lehetne javítani」と言われたときに使用します。特定の問題の修正ではなく、プロジェクト全体の評価を求められた場合は、「監査」という言葉がなくても起動します。単一の差分やPRのレビュー、既知のエラーのデバッグ、リファクタリングには使用しません。
CORS 設定と HTTP セキュリティヘッダー。CORS ミドルウェア、プリフライトリクエスト、Content-Security-Policy、CSRF 対策、Helmet.js、安全な Cookie 設定。使用場面:ユーザーが "CORS"、"cross-origin"、"CSP"、"Content-Security-Policy"、"CSRF"、"security headers"、"Helmet"、"preflight"、"Access-Control" に言及する場合。使用しない場面:認証トークン——`jwt` または `oauth2` を使用、暗号化——`cryptography` を使用
Web と AI のクロスドメイン攻撃チェーン手法。対象システムが従来の Web アプリと AI/LLM コンポーネントの両方を含み、Web の脆弱性が AI システムに与える影響、または AI の脆弱性が Web システムに与える影響を評価する必要がある場合に使用する。双方向の攻撃チェーンをカバー: Web→AI(XSS による会話の窃取/SSRF によるモデル API の呼び出し/SQLi による RAG の汚染/ファイルアップロードによる RAG ポイズニング)と AI→Web(インジェクションによる蓄積型 XSS の生成/エージェントによる SQL コマンドの実行/ツールによる機密ファイルの読み取り/サンドボックスエスケープによる RCE)。
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。
