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概要と使いどころ
Verify an open factory PR before human review - re-runs gates, checks the test proves the fix, checks scope and test tampering. Use when reviewing a factory PR, running the PR review routine, or asked to independently check a change.
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Companion to atlas-contract. Auto-invoked by its Final Audit on caught drift; also use after Post Reviews or user requests to record a mistake. Distills drift into WHEN/DON'T/INSTEAD clauses, writes t
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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
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Asset and IT register: serial, model, condition, assignee, location, purchase value, warranty expiry and return date, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for asset audits.
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Build comprehensive attack trees to visualize threat paths. Use when mapping attack scenarios, identifying defense gaps, or communicating security risks to stakeholders.
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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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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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Authorized security assessment of REST, GraphQL, WebSocket, and SOAP APIs: discovery, authentication and authorization flaws (BOLA/IDOR, JWT/OAuth), rate-limit testing, and a structured multi-phase me
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Implement secure API design patterns including authentication, authorization, input validation, rate limiting, and protection against common API vulnerabilities
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XML-specified Android UI journey testing, interactive step execution, assertion verification, and JSON outcome reporting.
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Overview of six AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and p
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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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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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Secure AI agents against prompt injection, tool abuse, and data exfiltration with defense-in-depth controls.
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Use when comparing prompt changes against a fixed evaluation set: record actual model settings, required checks, missing results, judge limitations and case-level regression evidence.
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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.
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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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Create, revise, or audit AGENTS.md files from repository evidence, verified commands, and correctly scoped instructions without overwriting maintainer intent.
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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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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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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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Reviews code for objective correctness, security, and reliability.
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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 att
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Verifies specified behavior through appropriate tests and truthful coverage reports.
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