テスト設計、脆弱性診断、品質保証（1.3万 件）
概要と使いどころ
Generates production-grade Appium mobile automation scripts for Android and iOS in Java, Python, or JavaScript. Supports real device and emulator testing locally and on TestMu AI cloud with 100+ real devices.
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You are an API mocking expert specializing in realistic mock services for development, testing, and demos. Design mocks that simulate real API behavior and enable parallel development.
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API security testing workflow for REST and GraphQL APIs covering authentication, authorization, rate limiting, input validation, and security best practices.
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AUTHORIZED USE ONLY: This skill contains dual-use security techniques. Before proceeding with any bypass or analysis: > 1.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Automated end-to-end UI testing and verification on an Android Emulator using ADB.
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XML-specified Android UI journey testing, interactive step execution, assertion verification, and JSON outcome reporting.
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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.
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Prompt engineering regression test matrix register: baseline outputs, semantic drift thresholds, judge evaluations, and golden dataset.
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Debug, patch, and verify failed Agent QA runs from MCP evidence, artifacts, logs, and local code without hiding product or infrastructure defects.
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Secure AI agents against prompt injection, tool abuse, and data exfiltration with defense-in-depth controls.
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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.
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Audits GitHub Actions workflows for security vulnerabilities in AI agent integrations including Claude Code Action, Gemini CLI, OpenAI Codex, and GitHub AI Inference. Detects attack vectors where attacker-controlled input reaches. AI agents running in CI/CD pipelines.
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Triage failed Agent QA runs with MCP evidence, artifacts, logs, fixed failure categories, confidence, and actionable next steps.
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Create, edit, validate, and run Agent QA tests, suites, and hooks through MCP or CLI while preserving canonical IDs and schema contracts.
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Configure agy-auto PreToolUse security gate to run Antigravity CLI (agy) unattended with layered policy controls instead of --dangerously-skip-permissions.
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Create, revise, or audit AGENTS.md files from repository evidence, verified commands, and correctly scoped instructions without overwriting maintainer intent.
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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.
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Evaluate agent behavior with versioned cases and explicit verifiers. Use when comparing agent or prompt changes, reproducing failures, or running agent regression tests.
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Provide comprehensive techniques for attacking Microsoft Active Directory environments. Covers reconnaissance, credential harvesting, Kerberos attacks, lateral movement, privilege escalation, and domain dominance for red team operations and penetration testing.
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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.
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Use when designing an A/B or split test: define the hypothesis, control and variants, estimate sample size, verify tracking, and predeclare metrics and stopping rules.
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Security audit, hardening, threat modeling (STRIDE/PASTA), Red/Blue Team, OWASP checks, code review, incident response, and infrastructure security for any project.
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When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program.
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