データ分析、機械学習、LLMアプリ、プロンプト設計（9,389 件）
Wire Promptfoo and DeepTeam into CI/CD for automated regression red-teaming of LLM apps against OWASP LLM Top 10 and OWASP Agentic presets, failing the build when jailbreak or injection vulnerabilities regress.
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Build a systematic threat hunt hypothesis framework that transforms threat intelligence, attack patterns, and environmental data into testable hunting hypotheses.
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Build collaborative forensic incident timelines using Timesketch to ingest, normalize, and analyze multi-source event data for attack chain reconstruction and investigation documentation.
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OpenCTI is an open-source platform for managing cyber threat intelligence knowledge, built on STIX 2.1 as its native data model. This skill covers building an automated IOC enrichment pipeline using O
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Map advanced persistent threat (APT) group tactics, techniques, and procedures (TTPs) to the MITRE ATT&CK framework using the ATT&CK Navigator and attackcti Python library. The analyst queries STIX/TAXII data for group-technique associations, generates Navigator layer files for visualization, and compares defensive coverage against adversary profiles. Activates for requests involving APT TTP mapping, ATT&CK Navigator layers, threat actor profiling, or MITRE technique coverage analysis.
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Test vector stores for embedding inversion, cross-tenant leakage, and poisoning.
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Identify ransomware network indicators including C2 beaconing patterns, TOR exit node connections, data exfiltration flows, and encryption key exchange via Zeek conn.log and NetFlow analysis
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Detect and analyze covert communication channels used by malware including DNS tunneling, ICMP exfiltration, steganographic HTTP, and protocol abuse for C2 and data exfiltration.
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Analyze the threat landscape using MISP (Malware Information Sharing Platform) by querying event statistics, attribute distributions, threat actor galaxy clusters, and tag trends over time. Uses PyMISP to pull event data, compute IOC type breakdowns, identify top threat actors and malware families, and generate threat landscape reports with temporal trends.
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Analyzes RAM memory dumps from compromised systems using the Volatility framework to identify malicious processes, injected code, network connections, loaded modules, and extracted credentials. Supports Windows, Linux, and macOS memory forensics. Activates for requests involving memory forensics, RAM analysis, volatile data examination, process injection detection, or memory-resident malware investigation.
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Monitor and analyze ransomware group data leak sites (DLS) to track victim postings, extract threat intelligence on group tactics, and assess sector-specific ransomware risk for proactive defense.
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Analyzes network traffic generated by malware during sandbox execution or live incident response to identify C2 protocols, data exfiltration channels, payload downloads, and lateral movement patterns using Wireshark, Zeek, and Suricata. Activates for requests involving malware network analysis, C2 traffic decoding, malware PCAP analysis, or network-based malware detection.
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Parse NetFlow v9 and IPFIX records to detect volumetric anomalies, port scanning, data exfiltration, and C2 beaconing patterns. Uses the Python netflow library to decode flow records, builds traffic baselines, and applies statistical analysis to identify flows with abnormal byte counts, connection durations, and periodic timing patterns.
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Analyzes structured and unstructured threat intelligence feeds to extract actionable indicators, adversary tactics, and campaign context. Use when ingesting commercial or open-source CTI feeds, evaluating feed quality, normalizing data into STIX 2.1 format, or enriching existing IOCs with campaign attribution. Activates for requests involving ThreatConnect, Recorded Future, Mandiant Advantage, MISP, AlienVault OTX, or automated feed aggregation pipelines.
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Parse Apache and Nginx access logs to detect SQL injection attempts, local file inclusion, directory traversal, web scanner fingerprints, and brute-force patterns. Uses regex-based pattern matching against OWASP attack signatures, GeoIP enrichment for source attribution, and statistical anomaly detection for request frequency and response size outliers.
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Captures and analyzes network packet data using Wireshark and tshark to identify malicious traffic patterns, diagnose protocol issues, extract artifacts, and support incident response investigations on authorized network segments.
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Extract DPAPI-protected secrets such as credentials and browser data offline and online.
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Conception pipeline. Détecte le mode (epic/task/bug) selon le type d'issue ou le prompt et invoque les agents appropriés. Usage: /analyse [<issue#>] [<description>]
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Dashboard d'avancement des epics en cours. Thin wrapper sur les scripts bash qui agrègent les logs per-agent (.claude/state/epic_run/) et le state GitHub. Pas de LLM lourd. Usage: /report [<epic_N> ...]
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Calcule la vélocité des sprints terminés (Σ points des tickets feuilles livrés) et recommande la capacité du prochain sprint. À lancer en fin de sprint. Thin wrapper bash sur sprint_velocity.sh, zéro LLM lourd. Usage: /velocity [<titre-sprint>]
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Lossless LLM-optimized compression of source documents. Use when the user requests to 'distill documents' or 'create a distillate'.
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[Decision Support] Use when pressure-testing an irreversible, high-stakes decision with adversarial AI advisors.
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[Skill Management] Use when enhancing, compressing or expanding prompts, docs or skills. --op={compress|expand|enhance}.
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[Utilities] Use when invoking, listing, saving, updating or deleting a PROJECT-SPECIFIC saved prompt (playbook, recipe, runbook). list | <free-text> | save | update | delete.
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