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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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プロジェクトごとにコミットされる 1 つの記憶ファイル（PROJECT.md）を作成・維持し、エージェントがコールドセッションのたびに同じ事実を再発見するのを防ぐ。安定していて再発見のコストが高く、コード内にないコンテキストのみを保存する — アーキテクチャとその理由、ビルド/テスト/実行コマンド、決定事項と行き止まり — 人間が読める markdown として、コードとともにバージョン管理し、静かに劣化しないようにする。プロジェクトの記憶/コンテキストの設定、エージェントによるコードベースの再 grep の停止、PROJECT.md / CLAUDE.md の記憶セクションの作成や更新、コールドスタート時の再発見コストの削減を求められたときに使用する。文章によるコンテキストのみ — コード、設定、データは決して含めない。
ユーザーが「create a hook」「add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook」「validate tool use」「implement prompt-based hooks」「use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}」「set up event-driven automation」「block dangerous commands」と依頼した場合、または hook イベント（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）に言及した場合に使用します。高度なプロンプトベースの hooks API に重点を置き、Claude Code プラグインの hook の作成と実装を包括的に案内します
tempa-spec スキーマの `proposal` フェーズで、\"What Changes\" リストが確定する前に実行される変更規模のチェック。ドラフトが、それぞれ独立した変更に値する複数の変更をまとめて抱えている場合に検出し、停止してユーザーに分割するかどうかを尋ねる（既定：1 つの変更。エージェントが自ら分割することはない）。ユーザーが分割する場合、保留にしたスライスを proposal.md の Out of Scope セクション、discovery.md の Key Decisions、openspec/BACKLOG.md に記録する。根拠は docs/research/2026-08-27-mattpocock-skills-gate-and-seams.md にある。
テキストから AI 生成ライティングの痕跡を検出して除去する。編集、書き直し、校正、レビューのいずれの場面でも、より自然で人間が書いたように聞こえるようにしたいときに使用する。ユーザーがテキストの「humanize」、AI パターンの除去、文章を機械的でなくする、より自然に聞こえるようにする、AI 検出を避ける、人間の声で書き直す、文章を de-slop する、ライティングの真正性を高めることを求めたときにこのスキルをトリガーする。自分が生成または編集しているテキストに AI ライティングのパターンに気づいたときにも積極的に使用する。
ASP.NET固有の攻撃対象を調査します。ViewStateのデシリアライズ（署名のみと暗号化の違い）、machineKeyの復元、デュアルパーサーによるMACバイパスのアンチパターン、リクエストバリデーターの回避、trace.axd/elmah.axdの情報漏えい、負荷分散環境でのViewStateのノード間障害、リフレクションによるSafeControlの列挙、customErrors mode=Offによるスタックトレース漏えい、従来型Webformsの.aspx/.asmx/.svc攻撃対象に対応します。ASP.NET Webforms、WCF、SharePointファーム向けです。
不在・不十分なレート制限を調査する。ログインのブルートフォース、OTP/2FAのブルートフォース（10^6の鍵空間）、パスワードリセットトークンのブルートフォース、クレデンシャルスタッフィング、エラー文字列・ステータスコード・応答時間の差によるユーザー名/メールアドレスの列挙、弱いパスワードポリシー、CAPTCHAの欠如、X-Forwarded-Forなどを使ったIPベースのレート制限の回避、ReDoSを対象とする。ハードロックアウト、ソフトなIPスロットリング、CAPTCHA注入、サイレントなシャドースロットリングを区別し、「レート制限なし」という誤った結論を防ぐ。ブルートフォースで到達できる影響に応じてMediumからCritical（OTP→ATOはCritical）。
CI/CDパイプラインの脆弱性を調査します。GitHub Actionsのワークフローインジェクション（pull_request_target Pwnrequestおよび${{ }}-into-shell）、セルフホストRunnerの汚染、OIDC信頼ポリシーの悪用、JenkinsスクリプトコンソールのRCEおよびCVE-2024-23897によるファイル読み取り、GitLab CI Runnerトークンの登録、Terraform状態ファイルの漏えい、成果物／ログからのシークレット漏えい、パイプライン環境変数の開示が対象です。対象に公開GitHub/GitLab組織、外部公開されたCIダッシュボード（Jenkins/TeamCity/Drone/Argo）、またはアクセス可能なビルド成果物／イメージがある場合に使用。
クラウド／インフラの設定ミスを調査します。AWS：公開 S3 バケット（匿名 s3:GetObject）、過度に許可されたバケットポリシー（PutObjectAcl public-write）、露出した CloudFront オリジン、公開 Lambda 関数 URL、公開 RDS スナップショット、JS バンドル内の IAM 認証情報、SSRF 経由でアクセス可能な AWS メタデータ。GCP：公開 GCS バケット、露出した Cloud Run サービス、漏えいしたサービスアカウント JSON。Azure：公開 Blob コンテナー、露出した Function App。（Kubernetes/Docker の露出は hunt-k8s、CI/CD パイプライン攻撃は hunt-cicd、認証情報取得後の IAM 権限昇格は cloud-iam-deep が担当。）検出：対象を絞った dork 検索、証明書透明性の調査、JS バンドルからのシークレット抽出、既知のサービスポートのスキャン。検証：実際のデータ読み取り／書き込みまたは RCE。クラウドネイティブのストレージやコンピューティングの設定ミス（S3/GCS/Blob、SSRF 経由の IMDS、サーバーレス、公開マネージドサービス）の調査に使用します。
GraphQL の脆弱性を調査するスキルです。公開されたバグバウンティレポート 12 件をもとに構築されています。node() / GID 経由の IDOR、AI/LLM 機能を含む mutation IDOR、テナント間 IDOR、引数経由の SSRF、バッチ処理 DoS、クエリコストの回避、引数経由の SQLi、オブジェクトレベル認可の不備、スコープ指定のない mutation による認証回避、フィールドレベル認可の欠如による PII 漏えいを扱います。あらゆるターゲットの GraphQL 脆弱性調査に使用します。
KubernetesとDockerを調査します—API匿名アクセス、kubelet 10250 exec（SPDY/WebSocket。通常のPOSTは不可）とより簡単な/runプリミティブ、etcd 2379の認証なしアクセス、ダッシュボードのログイン回避、RBACの設定ミス、secret/SA-tokenの悪用、docker.sockによるホスト脱出、runc/コンテナ脱出（Leaky Vessels CVE-2024-21626）、API server経由のnodes/proxy RCE、EphemeralContainers node-shell、バインド／投影されたSA-tokenのaudience+expiryの悪用、admission-controllerの回避、Helm/Tillerの残存物。対象がコンテナ化インフラを実行している、K8sポート（6443/10250/10255/2379/8443）を公開している、またはクラウドメタデータからK8sサービスアカウントが判明する場合に使用します。
Laravel固有の脆弱性を調査します—デバッグモードの情報漏えい（APP_DEBUG=trueで完全なスタックトレースと環境変数が露出）、Laravel Telescope/Horizonダッシュボードへの不正アクセス、Ignition RCE（CVE-2021-3129）、署名付きURLの改ざん、Queue Workerの悪用、Eloquentによる一括代入、Cookie経由のデシリアライズ、.envファイルの露出。対象がLaravel（PHP）を実行している場合に使用します。X-Powered-By、LaravelセッションCookie、/storage/パスから検出できます。
LLM/AI機能のバグを調査する。プロンプトインジェクション、間接インジェクション、ツール利用やMarkdown経由の情報流出、ASCIIスミグリング、エージェント型AIのセキュリティ（OWASP Agentic Apps 2026、ASI01-ASI10）が対象。パターン：直接インジェクション（「以前の指示を無視して」）、モデルが読む文書・ウェブページ・メール経由の間接インジェクション、ASCIIスミグリング（Unicode TagsブロックU+E0000-U+E007F。人には見えず、モデルがデコードする）、ツール利用による情報流出（モデルがfetch/browseツールを持ち、攻撃者がOOB URLを注入し、モデルがチャット履歴や秘密を流出）、Markdown画像によるゼロクリック流出、システムプロンプトの抽出、AIを介したIDOR（テナント間データ）。対象：チャットボット、RAG、要約ツール、エージェント型コパイロット、MCPツール。検出対象：LLM搭載エンドポイント、AI処理を起動するドキュメントアップロード、ツールを持つ自律エージェント。検証：流出にはOOB/Collaboratorコールバック、逐語的に再現可能なシステムプロンプト漏えい（2回実行）、または検証可能なテナント間漏えいやRCEを使う。作話は発見事項ではない。AI機能、チャットボット、RAG、エージェント型システム、MCPの調査に使用する。
インターネットからアクセス可能な IIS/SharePoint/Exchange における NTLM/Negotiate の情報漏えいを調査します。匿名で NTLM Type-2 チャレンジを取得すると、AV_PAIRS 構造を通じて NetBIOS ドメイン、内部 DNS フォレスト、コンピューター名、AD タイムスタンプが漏えいします。Windows インストーラーの既定ホスト名（WIN-XXXXXXXXXXX パターン）は、ずさんなプロビジョニングを示します。対象が匿名で `WWW-Authenticate: NTLM` または `Negotiate` ヘッダーを提示する場合に使用します。
SAML / SSO 攻撃を探索します。パターン：XML Signature Wrapping（XSW）—署名済み要素を移動して Signature の有効性を保ったまま Assertion を変更する攻撃、NameID へのコメント注入（[email protected]<!--evil-->@attacker.com → 一部のパーサーでは [email protected] と認識）、署名の削除（Signature 要素を完全に削除。サーバーは拒否すべきですが、拒否しない）、鍵の混同（攻撃者の IdP による署名を SP が受け入れる）、Audience 制限の未検証、リプレイ攻撃（有効期間内に同じ Assertion が 2 回受け入れられる）。ツール：SAML Raider Burp 拡張、samlmagic、手動 XML 操作。検出対象：/saml エンドポイント、/Shibboleth.sso、/sso/saml/、Microsoft ADFS エンドポイント。検証：改変した NameID によるアカウント乗っ取り、改変した AttributeStatement による管理者ロール注入。SSO フローの探索、SAML AssertionConsumerService へのアクセスが可能な場合、または IdP 信頼を SP なりすましに連鎖させる場合に使用します
WebSocketの脆弱性を調査します。クロスサイトWebSocketハイジャック（CSWSH）、WSハンドシェイク時のOrigin検証の欠如／不備、メッセージごとの認証欠如、メッセージ改ざん、socket.ioの名前空間／ルーム認可の回避、ハンドシェイク層でのUpgrade smugglingが対象です。対象にWebSocketエンドポイント（ws://またはwss://）、socket.io / SignalR / Phoenix Channels、リアルタイム機能、チャット、ライブダッシュボード、通知、取引プラットフォームがある場合に使用。
Windows のスタートアップディレクトリを監視して不審なファイル作成を検出し、Autoruns のエントリと照合し、Python watchdog スクリプトを実行してリアルタイムのファイルシステム監視を行うことで、T1547.001 のスタートアップフォルダ永続化を検出する。スタートアップフォルダへの配置によって再起動後も生き残るマルウェアやインプラントをハンティングするとき、または既知の正常なスタートアップベースラインに対して autoruns/EDR の検出結果を検証するときに使う。
hydra_zen をインポートする設定コード（builds、make_custom_builds_fn、store、just、MISSING、hydrated_dataclass、kwargs_of、make_config、ZenStore、BuildsFn）を読んだり編集したりするとき、または hydra-zen プロジェクトで Hydra 形式の "${...}" 補間、設定グループ、_target_ ブロック、`builds_bases` 継承が現れるときに使用。型モデル、慣用的なパターン、型絞り込みの落とし穴、コーナーケース向けのハック（partial-of-partial、バリアントごとのオーバーライド、プロジェクト全体のビルダーデフォルト）を扱う。
ユーザーがフロントエンドインターフェースの設計、再設計、構成、批評、監査、仕上げ、明確化、要約、強化、最適化、調整、アニメーション化、色付け、抽出、その他の改善を望む場合に使用。ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、製品 UI、アプリシェル、コンポーネント、フォーム、設定、オンボーディング、空の状態を対象とする。UX レビュー、視覚的階層、情報アーキテクチャ、認知負荷、アクセシビリティ、パフォーマンス、レスポンシブ動作、テーマ、アンチパターン、タイポグラフィ、フォント、余白、レイアウト、配置、色、モーション、マイクロインタラクション、UX コピー、エラー状態、エッジケース、i18n、再利用可能なデザインシステムやトークンに対応。平凡なデザインをより大胆または魅力的にしたい場合、派手なデザインを控えめにしたい場合、ブラウザー上で UI 要素を反復的に調整する場合、技術的に際立つ高度な視覚効果を求める場合にも使用。バックエンドのみ、または UI 以外のタスクには使用しない。
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。