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OWASP Infrastructure Top 10 knowledge base for identifying, assessing, and remediating internal IT infrastructure security risks.

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Format specifications and data contracts for the security reviewer orchestrator and its subagents.

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OWASP Docker Top 6 knowledge base for identifying, assessing, and remediating Docker container security risks.

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Retrieves and groups GitHub code scanning alerts by rule and severity using the gh CLI

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Microsoft Cloud Security Benchmark (MCSB v2) control-domain taxonomy and NIST 800-53 / CIS Controls crosswalk for planning and reviewing Azure cloud resources.

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Secure by Design principles knowledge base for assessing security-first design, development, and deployment across the software lifecycle.

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Software supply chain security reference for OpenSSF Scorecard, SLSA, Sigstore, SBOM, and posture/backlog taxonomies.

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Shared work-item templates and conventions for ADO and GitHub backlog handoff across the RAI, Security, SSSC, Accessibility, and Privacy planners

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OWASP CI/CD Top 10 knowledge base for identifying, assessing, and remediating CI/CD pipeline security risks.

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OWASP Agentic Security Top 10 knowledge base for identifying, assessing, and remediating AI agent system security risks.

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Security planning and plan-drift analysis for STRIDE, standards, controls, backlog handoff, current findings, and TM7 generation.

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OWASP Top 10 for Web Applications (2025) knowledge base for identifying, assessing, and remediating web application security risks.

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Performance, load, and reliability (SLO/SRE) planning for production readiness. Use when defining service level objectives, load characterization, capacity, latency budgets, stress/soak/spike test plans, false-positive baselines, and reliability targets. USE FOR: SLO/SLA definition, load testing plan, performance budget, capacity planning, reliability/SRE backlog, latency targets, error-budget policy. DO NOT USE FOR: executing load tests (use Azure Load Testing tooling), security threat modeling, RAI assessment, privacy/compliance planning, or authoring/restating PRD requirements (cite the PRD's existing NFR/FR ids instead).

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Capture VS Code screenshots and self-contained browser animation scenes through Playwright. Use for editor evidence, slide imagery, or silent WebM scene clips.

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Authors Vally conformance tests for prompts, instructions, agents, and skills, and refuses jailbreak, prompt-injection, harmful-elicitation, TOS, CoC, and PII-extraction stimuli

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Audit an LLM eval pipeline and surface problems: missing error analysis, unvalidated judges, vanity metrics, etc. Use when inheriting an eval system, when unsure whether evals are trustworthy, or as a starting point when no eval infrastructure exists. Do NOT use when the goal is to build a new evaluator from scratch (use error-discovery, write-judge-prompt, or validate-evaluator instead).

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Calibrate an LLM judge against human labels using data splits, TPR/TNR, and bias correction. Use after writing a judge prompt (write-judge-prompt) when you need to verify alignment before trusting its outputs. Do NOT use for code-based evaluators (those are deterministic; test with unit tests per `write-code-eval`).

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Run /test to write a test suite for code you just built or changed, after implementing a feature, route, or fix. Targets uncommitted changes automatically, reads test preferences.json for your framework (asks and saves it if absent), and picks the right strategy per file: happy path, edge cases, error states, accessibility.

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Run /document `pr` | `changelog` | `release-note` | `postmortem` (or let it ask) to write the human facing prose about a change. Drafts from the real commits and diff, writing to the right place. Does not write code, tests, or specs.

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Run /audit on a greenfield project, an existing codebase with missing docs, or one area (/audit src/auth) to bootstrap the project's AI context, the AGENTS.md files every later skill reads. Writes tool agnostic AGENTS.md plus thin CLAUDE.md pointers, adding only what is missing; never overwrites curated content.

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First contact with Crabbox: run your repository's tests inside a disposable Docker or Podman container on your own machine, no account and no cloud spend, then stop the box. Use when someone asks what Crabbox is or how to try it, wants a throwaway sandbox for a repo with no crabbox.yaml yet, or is about to run crabbox init here; hand off to the crabbox skill for config that already exists, leased remote machines, jobs, secrets, or artifacts.

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Detect and use Crabbox for repository tests and validation on remote runners. Use when crabbox.yaml or .crabbox.yaml exists, the crabbox CLI is available, or work needs remote compute, a clean or reusable environment, target-platform coverage, or auditable execution evidence.

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结构化压力测试一个论点（devil's advocate / 魔鬼代言人）：把论点拆成显性断言与隐性假设（A1/A2 编号）， 逐条在用户给定的证据材料里检索带出处的反方论证，标 High/Medium/Low 风险等级，补基础比率外部视角， 最后给出「可监测的证伪信号」清单；输出结构化 findings + 人读叙事双层结果。找不到反证时如实声明「未找到」， 绝不编造。复刻自 LinqAlpha（对冲基金 AI 产品）公开的 Devil's Advocate 架构，叠加 CIA 结构化分析技术与 RAND 假设规划。当用户要「压力测试 / 唱反调 / 找盲点 / 拆假设 / 挑战这个论点 / bear case / 红队这个方案 / 上投委会前过一遍 / pressure test my thesis」，或拿着投资论点、IC memo、研究结论、商业决策要人挑刺时， 用本 skill——即使用户没说出"魔鬼代言人"这个词。

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Designs and audits macOS launchd watchdogs: LaunchAgent/LaunchDaemon setup, plist edits, scheduled self-healing, repeated notifications, apps reopening after quit, crash/repair loops, Script Editor alerts, stop/disable/restart, cooldown/backoff, notification throttling, alert decisions, schedule readback, WatchPaths/FSEvents event triggers. Supports periodic observers. launchd 守护进程、常驻任务、开机自启、后台监控、定时自愈、通知来源排查、事件驱动监控。

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