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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Viktor がウェブサイト URL またはテキストの概要から、IT エージェンシーのクライアント向けにアウトリーチ仮説を生成する場合に使用します。フェーズ 1（クライアントのサイトからサービス／ICP／ユースケース／事例を抽出）とフェーズ 2（ICP 2～3 個 × シグナル 2～3 個 × オファー 2～3 個からなる仮説 10 件のマトリクスを作成し、Viktor の 5 要素加重フレームワークで各項目を評価）を実行します。ユーザーが「генеруй гіпотези для клієнта」「побудуй матрицю гіпотез」「оціни цей агентський сайт」「що тестувати для [клієнт]」「hypothesis generation for agency」「матриця гіпотез по URL」と言う場合、またはクライアントの URL を提示して実施するキャンペーンを尋ねる場合に起動します。ICP／シグナルが既知の単発キャンペーン案の生成には使用しません。その場合は hypothesis-builder を使用します。
ユーザーが画像、挿絵、イラスト、ロゴ、マスコット、表紙、ポスター、OG画像、favicon用の元画像、実写シーン画像の生成を求める場合、またはサイト構築時にページの画像が不足していたりプレースホルダーが残っていたりする場合に使用します。「1枚描いて」「画像を一式作って」「サイトに画像が必要」「image gen」などが対象です。この Skill はプロンプト作成、生成、3段階の検収、圧縮、ファイル保存を担当します。Codex CLI にコーディングエージェントのタスクを依頼する場合は codex、通常のタスク割り当てには agent-fleet、ページの SEO と公開ゲートには rankup を使用します。
1 つの Duvo Agent をより良くするためのガイド付きエンドツーエンドループを実行する。ユーザーが "improve this Agent"、"make my Agent better"、"help me tune this Agent"、"this Agent isn't good enough"、"fix this Agent based on its Runs" を望むとき、または Agent を現状から具体的で適用済みの改善へと導くよう依頼したとき（単なる読み取り専用の監査ではなく）に使用する。会話はあなたが主導する：Agent を特定し、その設定全体（AOP、Connections、Skills、トリガー、memory、最近の Runs）を調査し、改善の根拠（ユーザーのフィードバックまたは Runs 内のエビデンス）について合意し、Run の範囲を提案して確認し、workflow-debugger / run-debugger skills から根拠ある発見を得て、具体的な変更を提案し、ユーザーの同意を得て適用する（AOP は aop-writer 経由で新しい Build として、設定はあなたのツールで）。workflow-debugger との境界：あの skill は読み取り専用の監査であり、この skill は適用済みの変更で終わる対話型ループで、分析のために workflow-debugger を呼び出す。
1 つの Duvo Queue — およびそれを取り巻く producer→consumer ワークフロー — をより良くするためのガイド付きエンドツーエンドループを実行する。ユーザーが "improve this Queue"、"this Queue keeps backing up, fix it" を望むとき、または Queue を具体的で適用済みの改善へと導くとき（単なる読み取り専用の監査ではなく）に使用する。会話はあなたが主導する：Queue を特定し、その全体像（producer と consumer、バックログと case の状態、接合部における両方の Agent の AOP、トリガーと並行性、流れる Runs）を調査し、改善の根拠（ユーザーのフィードバックまたは Runs/バックログ内のエビデンス）について合意し、Run/case の範囲を提案して確認し、workflow-debugger / run-debugger skills から根拠ある発見を得て、具体的な変更を提案し、ユーザーの同意を得て適用する（AOP は aop-writer 経由で新しい Build として、トポロジーとトリガーはあなたのツールで）。workflow-debugger との境界：あの skill は読み取り専用の監査であり、これは適用済みの変更で終わる対話型ループである。単一の独立した Agent の場合は、代わりに improve-agent を使用する。
IndyKite AuthZEN REST API（`POST /access/v1/evaluation`）で単一の KBAC 認可判断を行う——1 つの (subject, action, resource) トリプルに対して真偽値の `decision` を返し、任意でリクエストごとの `context.input_params` を受け取る。単一の yes/no の問い——"can ada PROVISION gpu-node-7?"、"is this user allowed to delete this document?"、"gate this operation on a live check"、またはある判断がなぜ false なのかのデバッグに使用する。一度に多数のチェックを行う用途（indykite-authzen-evaluations を使用）、どの action/resource/subject が許可されるかを列挙する用途（indykite-authzen-search-action / -search-resource / -search-subject を使用）、判断の背後にあるポリシーを作成する用途（indykite-authzen-kbac-policies を使用）には使用しない。MCP/JSON-RPC 経由で同じ判断を得るには indykite-mcp-server（`authzen_evaluate`）を参照。
IndyKite AuthZEN REST API（`POST /access/v1/evaluations`）を使い、1 回の呼び出しで多数の KBAC 承認判断を実行する。トップレベルの subject/action/resource/context をデフォルト値とし、各エントリで上書きできる。エントリごとに 1 つの `decision` を順番に返す。既知の固定されたチェック群をまとめて確認する場合に使用する。1 つの subject と多数の resource、1 つの action と多数の subject、または任意の三つ組の組み合わせなど - 例:「これらのサーバーのうち、どれが grace provision できるか?」「これらの各ユーザーは gpu-node-7 をデプロイできるか?」。単一のチェックには indykite-authzen-evaluation を使う。許可されたすべての action/resource/subject を列挙する場合（固定リストではなくオープンエンド）は indykite-authzen-search-action / -search-resource / -search-subject を使う。ポリシーを記述する場合は indykite-authzen-kbac-policies を使う。
IndyKite AuthZEN REST API（`POST /access/v1/search/action`）で、ある subject が resource に対して実行を許可されている action を列挙する——固定した 1 つの (subject, resource) の組に対して付与された action 名を返す。許可された操作の列挙に使用する——"what can linus do with gpu-node-7?"、"which actions does this user have on this item?"（例：許可された UI コントロールのみを描画するため）。特定の action の yes/no（"can linus DEPLOY gpu-node-7?" -> indykite-authzen-evaluation）には使用しない。他の軸を列挙するには indykite-authzen-search-resource（どの resources）または indykite-authzen-search-subject（どの subjects）を使用する。ポリシーを作成するには indykite-authzen-kbac-policies を使用。
IndyKite AuthZEN REST API（`POST /access/v1/search/resource`）で、ある subject が特定の action を実行することを許可されている resource を列挙する——subject と action を指定すると、ある type の一致する resource インスタンスを返す。許可された resource の列挙に使用する——"which servers can linus provision?"、"list the documents this user can read"（アクセスで絞り込まれたフィード）。返すのは `{type,id}` 参照であり、yes/no の判断ではなく、resource データそのものでもない（グラフデータには indykite-ciq-read を使用）。単一 resource の yes/no には indykite-authzen-evaluation を使用する。他の軸を列挙するには indykite-authzen-search-action（どの actions）または indykite-authzen-search-subject（どの subjects）を使用する。ポリシーを作成するには indykite-authzen-kbac-policies を使用。
IndyKite AuthZEN REST API（`POST /access/v1/search/subject`）で、ある resource に対して特定の action を実行することを許可されている subject を列挙する——resource と action を指定すると、ある type の一致する subject インスタンスを返す。誰にアクセス権があるかを列挙するために使用する——"who can provision gpu-node-7?"、"list the people allowed to approve this document"（監査／レビューのビュー）。特定の subject の yes/no（"can grace provision gpu-node-7?" -> indykite-authzen-evaluation）には使用しない。他の軸を列挙するには indykite-authzen-search-action（どの actions）または indykite-authzen-search-resource（どの resources）を使用する。ポリシーを作成するには indykite-authzen-kbac-policies を使用。
iOS アプリのペネトレーションテスト手法。IPA の静的解析（逆コンパイル/Plist 解析/バイナリ検査）、動的解析（Frida/Objection/Cycript）、データストレージのセキュリティ（Keychain/NSUserDefaults/CoreData）、ネットワーク通信のセキュリティ、脱獄検出の回避、URL Scheme の悪用を扱う。エージェントが iOS アプリのセキュリティをテストしたり、IPA ファイルを解析したり、iOS の保護機構を回避したりする必要がある場合にトリガーする。
ISO 27001 および SOC 2 監査の証拠を収集・整理・検証する。API ファーストのアプローチで、主要クラウドプラットフォーム向けの CLI コマンドを提供する。タイムスタンプ付きで監査人にそのまま提出できる証拠パッケージを生成する。ユーザーが "collect audit evidence"、"prepare evidence package"、"evidence for the auditor"、"refresh evidence"、"evidence gap analysis" と言った場合に使用する。
指定されたレビュアーが出力を承認するまでサイクルで実行されるヘッドレスな `claude -p`、`codex exec`、`pi -p` worker 向けの、レビュアーによるゲート付き反復フリート。品質ゲートを伴う複数ラウンドの反復が必要な作業に使用する — レビュアー worker がすべての worker ログを読み、判定（lgtm | iterate | escalate）を書き、オーケストレーターが続行・一時停止・停止を判断する。worker を自動で終了・再起動することは決してない。終了・一時停止の判断はすべてオペレーターが行う。
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。