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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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クラウド IAM と Kubernetes RBAC の間の隙を悪用して、EKS、GKE、AKS のマネージド Kubernetes クラスターを評価します。IRSA/OIDC の信頼関係の悪用、Workload Identity Federation、Pod から IMDS への権限昇格、aws-auth ConfigMap の乗っ取り、ノードプールのサービスアカウントの悪用、AAD 統合の弱点を扱います。マネージド k8s クラスターのペンテスト、EKS/GKE/AKS の RBAC レビュー、Pod からクラウドへの権限昇格テスト、名前空間間のネットワークポリシー適用評価に使用します。
Azure AD / Entra ID テナントを攻撃・列挙します。AADInternals と ROADtools による初期偵察、パスワードスプレー、トークン窃取(PRT、CAE、リフレッシュトークン)、アプリケーションやサービスプリンシパルの悪用、Conditional Access の回避、テナント間のピボット、ハイブリッド ID 攻撃(PTA agent、Azure AD Connect)、マネージド ID の悪用に対応します。Entra ID テナントのペネトレーションテスト、Azure AD のセキュリティ態勢評価、クラウド ID の設定ミスの悪用に使用します。
Active Directory Kerberos 委任を特定して悪用します。プリンターバグによる強制を伴う非制約委任、プロトコル遷移(S4U2Self/S4U2Proxy)を伴う制約付き委任、マシンアカウントの作成と msDS-AllowedToActOnBehalfOfOtherIdentity を介したリソースベースの制約付き委任を扱います。BloodHound または列挙結果で委任が検出された場合、SPN を持つアカウントを制御している場合、コンピューターに対する GenericWrite 権限がある場合、またはドメイン内で権限昇格する場合に使用します。
注意力の配分を管理するフレームワーク。毎日多くの時間をゴシップやトレンド、目的のないショート動画閲覧、受動的なプッシュ通知の消費に費やしていることに気づき、注意力の行き先を見直す必要があるときに使う。核心となるロジック:注意力は生まれつき備わり自分で制御できる唯一の生産的資産であり、注意力の行き先が人生の成果を決める。すでに安定したディープワークの習慣があり、注意力の配分が明確な人には適さない。主なトリガー信号:"自分の時間はどこへ消えた"、"また一晩中スマホを眺めてしまった"、"なぜこんなに疲れているのに成果が出ないのか"。
新しい SecSkills スキルを最初から最後まで作成します。プラグインの分類とスキル階層の選択、同類のスキルの利用を奪わずに正しく起動する説明の作成、必須セクションの記述、ttp-index.json への登録、ネガティブトラップを含むルーティング評価ケースの追加、3つのバリデーターの実行を扱います。このリポジトリへのスキル追加、既存スキルの分割・統合、誤ったリクエストで起動するスキルの修正、新しいスキルが validate.py、sync_attack.py、run_evals.py に失敗した場合に使用します。
each::sense AI を使用して画像から背景を除去する。クリーンなエッジで被写体を分離し、透過 PNG を作成し、背景を置き換え、製品・ポートレート・コンポジット向けの切り抜きを生成する。正確なエッジ検出のために eachlabs-bg-remover-v1 を搭載。用途:EC の製品写真、ポートレート背景、ソーシャルメディア、写真コンポジット、透過アセット、マーケティング素材。トリガー:remove background、background removal、transparent background、cutout、bg remove、background eraser、isolate subject、transparent png、background swap、remove bg、no background
inference.sh CLI 経由で BiRefNet を使って画像の背景を除去します。モデル:BiRefNet(高精度の背景除去)。用途:商品写真、ポートレート、E コマース、透過 PNG、写真編集。トリガー:remove background、background removal、remove bg、transparent background、cut out image、background remover、rembg、product photo editing、cutout、transparent png、bg removal、photo cutout。
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
Bloque SDK の統合ガイド — プログラム可能な金融アカウント、支出制御付きカード、マルチアセット転送のための TypeScript SDK。ユーザーが "integrate Bloque"、"create a card"、"set up spending controls"、"handle card webhooks"、"transfer funds"、"create pockets"、"set up MCC routing"、"share balances between any mediums"、"same balance across pockets/cards/Polygon/bank"、"set up cashback"、"auto-save on purchases"、"round-up savings"、"cashback programs" を求めたり、Bloque プラットフォーム上で金融科技機能を構築するときに使用します。
ジャンル固有の慣習、タイポグラフィのルール、AI 画像生成を踏まえた書籍カバー(表紙)デザイン。フィクションとノンフィクションのジャンル、サイズ、サムネイルテスト、反復ワークフローを扱う。用途: 自費出版、電子書籍カバー、印刷カバー、オーディオブックカバー、カバーモックアップ。トリガー: book cover、cover design、ebook cover、book art、novel cover、self publishing cover、kindle cover、audiobook cover、book jacket、cover illustration、fiction cover、nonfiction cover
脳の二つの封印(ネガティブな言葉とネガティブな感情)を解き、理性的な思考力を取り戻す。プレッシャー、挫折、衝突の場面で脳が"停止"して考えられないとき、および長期的な思考パターンの最適化に適する。"自分には無理""できない""どうしようもない"という自己否定のループに陥ったとき、または怒り、不安、恐怖などの感情に押し流されたときにこの skill を使う。深い心理治療を要するメンタルヘルスの問題(うつ病や不安症など専門医療が必要なもの)には適さず、純粋な知識学習の壁(それは方法の問題であり封印の問題ではない)にも適さない。主なトリガー信号:"自分には無理/できない"、"腹が立つ/気が気でない"、"頭が真っ白"、"考えるほどイライラする"、"自分を制御できない"。
inference.sh 上でアプリケーションを構築・デプロイ。入門、プラットフォームの理解、アプリの作成、リソースの設定、または inference.sh のアプリ開発の概要が必要なときに使用。Python と Node.js の両方をサポート。トリガー:inference.sh app、belt app、inf.yml、inference.py、inference.js、deploy app、app development、build app、create app、GPU app、VRAM、app resources、app secrets、app integrations、multi-function app
中国暦の照会ツール——任意の日付について、旧暦、干支、二十四節気、祝祭日、宜忌、生肖、星座、胎神、彭祖百忌、二十八宿、仏道暦など、包括的な伝統暦情報を取得する。ユーザーが中国暦について尋ねるたびに発動する:"what's the lunar date today"、"today's 宜忌"、"what solar term is it"、"is today auspicious"、"Chinese zodiac for this year"、"constellation"、"今天农历几号"、"今天宜做什么"、"黄历"、"万年历"、"今天什么节气"。気軽な一行の質問でも発動すること。
最近の会話コンテキストを分析し、学びをプロジェクトのナレッジファイル(プロジェクト固有の知見)または skills/commands/subagents(プロジェクト横断的なパターン)に記録します。ユーザーが「この学びを記録して」「これでドキュメントを更新して」「次回のために覚えておいて」「この問題を文書化して」「これを CLAUDE.md に追加して」「この知識を保存して」「プロジェクトナレッジを更新して」と依頼した場合に使用します。ビルド/セットアップの問題解決後、非自明なパターンの発見後、価値ある知見を得たデバッグセッションの完了後にもトリガーされます。
Cekura エージェントの直近 N 件の本番通話ログを、一連の KPI / 問題 / ゴールに対してトリアージし、各失敗に該当した通話 ID を全体の通話ログに占める割合とともに報告し、残りの通話を相互排他的な結果分類(例:未応答 / 審査済み / 未審査-発信者側 / 未審査-エージェント問題)に振り分けて各バケットの割合を示します。ユーザーが「flag call log failures」「analyze the last N calls for issues」「what % of calls have <problem>」「which calls broke and how often」「find failing calls」「give me the breakdown of call outcomes」「what % of answered calls can be improved」と言ったとき、またはエージェント / プロジェクト ID を貼り付けて測定する問題や KPI を列挙したときに使用します。帰属ルールを適用し、発信者側の終了や復旧した通話はエージェントの失敗として数えません。これは `cekura-generate-scenarios` に供給する上流のトリアージ手順であり、シナリオは作成しません。
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けチャット UI のビルディングブロック。コンポーネント:コンテナ、メッセージ、入力、入力インジケーター、アバター。機能:チャットインターフェース、メッセージリスト、入力処理、ストリーミング。用途:カスタムチャット UI の構築、メッセージングインターフェース、AI アシスタント。トリガー:chat ui、chat component、message list、chat input、shadcn chat、react chat、chat interface、messaging ui、conversation ui、chat building blocks
ユーザーが実際に使っている Chrome ブラウザと Electron アプリを見るための目。この skill を使うと、ユーザーの実際のブラウザまたは Electron アプリ —— 開いているタブ、ログイン済みのセッション、ライブのページ状態 —— を見て操作できる。ユーザーのリクエストがブラウザの内容や Electron アプリの検査に少しでも関わる場合は、必ずこれを使用すること。 ユーザーが次のいずれかに該当するとき、この skill をトリガーする: - 開いているページに言及する:'X を開いている'、'自分のタブ'、'開いているタブ' - ブラウザ内の何かを見る・比較する・分析するよう求める:'これらのページを比較して'、'どちらが見やすい'、'このページを確認して' - ライブページの UI/視覚分析に言及する:'ダッシュボード'、'UI'、'レイアウト'、'デザイン品質' - スクリーンショットやページ検査を求める:スクリーンショット、検査、デバッグ、ページの確認 - どのような文脈でも 'ページ'、'ブラウザ'、'自分のタブ' に言及する - コンソールエラー、ページの状態、またはブラウザへのアクセスを必要とする何かに言及する - Electron アプリや CDP 接続に言及する:'Electron'、'electron app'、'CDP'、'CDP_PORT'、'DevTools Protocol'、'desktop app'、'remote-debugging-port' 重要:ユーザーのブラウザが見えないと言ったり、スクリーンショットを貼るよう求めたりしてはならない。この skill を通じてユーザーのブラウザを見ることができる。`list` で開いているタブを検出し、`perceive` または `shot` でページの内容を確認する。 Playwright は使用しないこと —— ユーザーのログイン状態、cookie、開いているタブのない隔離されたブラウザを起動してしまう。
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。
