Use for authorized source-code security review and SAST workflows including Semgrep, CodeQL patterns, dangerous API hunting, and fix verification.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
supply-chain-security/ 分工：本 skill 偏自有代码逻辑，供应链偏依赖与管道□ 信任边界：用户输入、文件、反序列化、SSRF、鉴权中间件
□ 高价值资产：鉴权、支付、管理端、密钥处理
semgrep --config auto .
# 或项目规则包
semgrep --config p/owasp-top-ten .
□ 每个 SAST 命中：可达性？可利用性？误报？
□ 鉴权：IDOR/越权、缺校验、错误的多租户隔离
□ 注入：SQL/命令/模板/LDAP
□ 加密：硬编码密钥、ECB、自定义 crypto
Finding：位置 + 数据流 + PoC + 修复建议
可选 ATT&CK / CWE 编号
| 工具 | 语言/场景 |
|---|---|
| Semgrep | 多语言快速规则 |
| CodeQL | 深数据流（GitHub） |
| Bandit | Python |
| gosec / staticcheck | Go |
| SpotBugs / FindSecBugs | Java |
references/sast-review-checklist.md../supply-chain-security/ ../api-security/ ../llm-security/（Agent 代码）아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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Train and optimize AI agents using Microsoft's Agent Lightning framework with reinforcement learning. Use when setting up agent training, instrumenting agents with tracing, configuring LightningStore, implementing reward functions, or optimizing prompts with RL/APO algorithms.
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Post-run self-evaluation system that scores agent output on correctness, clarity, actionability, and conciseness. Use after /team runs, skill executions, or when explicitly asked to evaluate output quality.
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Create AI marketing videos for ads, promos, product launches, and brand content. Models: Veo, Seedance, Wan, FLUX for visuals, Kokoro for voiceover. Types: product demos, testimonials, explainers, social ads, brand videos. Use for: Facebook ads, YouTube ads, product launches, brand awareness. Triggers: marketing video, ad video, promo video, commercial, brand video, product video, explainer video, ad creative, video ad, facebook ad video, youtube ad, instagram ad, tiktok ad, promotional video, launch video
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Use when building AI features into a product: LLM integration, RAG pipelines, guardrails, streaming, AI UX, prompt engineering, or AI cost control. Treats prompts as code and validates every model output.
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Your AI research and engineering brain trust. 59 named personas across 8 cells covering frontier labs, applied product, model architecture, reasoning/RL/agents, alignment and interpretability, theory and science of DL, multimodal and…
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Use when designing a new REST or GraphQL API, reviewing an API spec before implementation, setting team API standards, or migrating REST to GraphQL. Covers resources, HTTP semantics, pagination, error handling, and pitfalls.
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