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概要と使いどころ
Deploys deception-based honeytokens in Active Directory including fake privileged accounts with AdminCount=1, fake SPNs for Kerberoasting detection (honeyroasting), decoy GPOs with cpassword traps, and fake BloodHound paths. Monitors Windows Security Event IDs 4769, 4625, 4662, 5136 for honeytoken interaction. Use when implementing AD deception defenses for detecting lateral movement, credential theft, and reconnaissance.
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Performs memory forensics analysis using Volatility 3 to extract evidence of malware execution, process injection, network connections, and credential theft from RAM dumps captured during incident response. Covers memory acquisition, process analysis, DLL inspection, and malware detection. Activates for requests involving memory forensics, RAM analysis, Volatility framework, memory dump investigation, volatile evidence analysis, or live memory acquisition.
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Performs runtime mobile security exploration of iOS applications using Objection, a Frida-powered toolkit that enables security testers to interact with app internals without jailbreaking. Use when assessing iOS app security posture, bypassing client-side protections, dumping keychain items, inspecting filesystem storage, and evaluating runtime behavior. Activates for requests involving iOS security testing, Objection runtime analysis, Frida-based iOS assessment, or mobile runtime exploration.
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Offensive methodology for attacking GraphQL APIs during penetration tests and bug bounty engagements. Covers the full attack lifecycle: endpoint discovery, introspection abuse and blind schema reconstruction when introspection is disabled, authentication and authorization bypass through Relay node IDs and nested object traversal, injection via variables and directives, query batching for brute force and OTP bypass, denial of service through depth bombs and alias amplification, WebSocket subscription hijacking, information disclosure through verbose errors and field suggestion oracles, and file upload abuse via the multipart GraphQL specification. Includes tool-specific guidance for InQL, graphql-cop, CrackQL, BatchQL, Altair, GraphQL Voyager, and clairvoyance. Trigger on: GraphQL, graphql, introspection query, batching attack, query depth, GraphQL injection, GraphQL IDOR, field suggestion, GraphQL auth bypass, GraphQL DoS, GraphQL security, graphql-cop, InQL, CrackQL, BatchQL, Relay node, alias amplificat...
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PgBouncer, connection optimization, and pooling strategies for database performance. Activate on: connection pool, PgBouncer, database connections, pool size, connection limit, Prisma pool, Drizzle pool. NOT for: query optimization (use data-warehouse-optimizer), database schema design (use dimensional-modeler).
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OpenClawのIssueやPRを点検するボットを運用し、報告の確認から修正ジョブの作成、権限や検証条件に沿った自動修正・マージまで扱います。
OpenClawのブラウザ画面や公式アプリが接続できない原因を調べます。通信経路、認証、端末登録、再接続を切り分け、対象端末の接続を確認します。
Pythonの実行を途中で止めて変数や処理の流れを調べ、例外発生時の状態や稼働中のプロセスも確認しながら、不具合の原因を追うスキル。
Webアプリの本番公開に向けて、Docker構成やテスト・公開の自動化を整え、更新方式の選定から稼働確認、障害時の復旧手順まで支援するスキル。
Windowsのデスクトップアプリを実際に操作する自動テストを作るスキルです。画面要素の識別、待機処理、失敗時の記録、CIへの組み込みを扱います。
対話型CLIやSSH、開発用プロセスを新しいターミナルで開くために、実行内容と引数を保った起動計画を作り、対応環境の検出や復旧手順も扱うスキル。
Javaのtinystructで、端末とWebの両方から使える処理を実装するスキル。起動スクリプトの生成からAPI、データ保存、テストまで開発手順を案内します。
公開前や変更の取り込み後に、アプリの認証・データ・決済・運用を根拠付きで点検します。公開を妨げる問題と優先して直す項目を、本番への準備状況としてまとめるスキル。
候補の探索や比較を繰り返し、試行の根拠と判断を追記型の台帳に残すスキル。前回との整合性や再検証の結果を確認し、実取引や本番操作へ進む条件を明確にします。
予測市場の価格が示す確率を出典と時刻付きで調べ、取引量や結果の判定ルール、他の情報源との比較から、製品や業務の判断材料として使えるか評価するスキル。
営業・提携・資金調達の候補者を調べて優先順位を付け、共通の知人を通じた紹介経路を探し、相手の近況と送り手の文体に合わせてメールやSNSの連絡文を下書きします。
ネットワーク間で経路を交換するBGPの接続断や経路不足を、接続状態・到達性・経路の制御設定から調べ、設定を変えずに診断材料を集めるスキル。
Kotlinでデータベースの検索・更新処理を実装するためのパターン集です。JetBrains Exposedのクエリから接続管理、構造変更、テストまで扱います。
Playwrightでブラウザ操作を再現するテストを作り、画面ごとの操作整理や自動実行を支援します。時々失敗するテストの調査と、画像・動画・実行記録の保存も扱います。
Djangoアプリのログイン、権限、入力処理、本番設定を点検します。不正な操作やスクリプト実行への対策から、ファイル投稿とAPIの保護まで見直すスキル。
公開サイトやAPIから求人・価格・ニュースなどを定期収集する仕組みを作ります。AIによる要約・分類・採点、保存先との連携、利用者の評価を次回に反映する設計も扱います。
Blenderのキャラクターやアニメーションを、骨格・座標・接地状態などのデータと画像で検査し、足滑り、向きの不一致、ねじれの原因と修正点を整理するスキル。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
Trigger when: (1) User mentions "manimgl" or "ManimGL" or "3b1b manim", (2) Code contains `from manimlib import *`, (3) User runs `manimgl` CLI commands, (4) Working with InteractiveScene, self.frame, self.embed(), ShowCreation(), or ManimGL-specific patterns. Best practices for ManimGL (Grant Sanderson's 3Blue1Brown version) - OpenGL-based animation engine with interactive development. Covers InteractiveScene, Tex with t2c, camera frame control, interactive mode (-se flag), 3D rendering, and checkpoint_paste() workflow. NOT for Manim Community Edition (which uses `manim` imports and `manim` CLI).
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