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概要と使いどころ
Deploy AI and NLP-powered detection systems to identify business email compromise attacks by analyzing writing style, behavioral patterns, and contextual anomalies that evade traditional rule-based filters.
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Detect sandbox evasion techniques in malware samples by analyzing timing checks, VM artifact queries, user interaction detection, and sleep inflation patterns from Cuckoo/AnyRun behavioral reports
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Verify a tested web agent's real behavior from its recorded Pi or Codex session and selected screenshots before scoring. The judge prompt provides absolute artifact paths; use targeted queries to compare actual outputs, errors, and the final answer with the recorded behavior, then return only the verdict JSON. Only for ego-bench judging—never to drive a browser or rerun the agent.
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Use when adding a test to an existing codebase for behavior that is already implemented. Ensures the test is meaningful by mutation-verifying it — breaking the production code to confirm the test fails for the expected reason. Triggers when the user says "add a test for existing behavior", "backfill test coverage", "the test passes on first run", or any scenario where a test is written without a corresponding new production change.
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METAINFORMANT rules for directory src/metainformant/phenotype/behavior. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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针对抑郁症的行为激活疗法：打破恶性循环、活动监测、周计划制定及基于价值观的活动选择。
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Activación conductual para la depresión: romper el círculo vicioso, registro de actividades, planificación semanal y actividades basadas en valores.
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Поведенческая активация при депрессии: разорвать порочный круг, мониторинг активности, планирование недели и действия на основе ценностей.
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うつ病に対する行動活性化：悪循環の打破、活動のモニタリング、週間計画、および価値に基づく活動選択。
差分が「その差分自身を審査するレビュー基準・品質ゲート」を弱めていないかを diff-time で検出する。Check 1 レビュールールの削除・弱体化（.river/rules.md / .river/rules.d/*）、Check 2 実行時コンフィグの閾値・ゲート緩和（.river-review.{json,yaml,yml} の review.severity 引き下げ / exclude 拡大 / memory.suppressionEnabled 無効化 / selection.skills.exclude 追加）、Check 3 suppression entry の新規追加、Check 4 lint・静的解析設定からのルール削除や無効化、Check 5 branch protection・required check の緩和、の 5 Check を対象とし、これらが機能変更と同一 PR に混在し、かつ意図の宣言が無い場合に指摘する。report-only。workflow の permissions / action pin は gha-workflow-security、既存 suppression entry の使い分けは suppression-feedback、設定ファイルの一般的妥当性は config-json、.only / .skip / @ts-ignore / @ts-nocheck は heuristic-review.mjs の決定論検出器、リファクタと機能追加の混在は behavior-structure-separation へ委譲する
リファクタリングを「更新されたチームの理解と、コードが表現する過去の理解の差分同期」と捉え、今回得た新知識（要求・ドメイン知識・制約）が naming と responsibility へ反映されているか、boundary が現在の understanding を表現しているか、diff の削除行やコメントに現れる過去の design history と constraint を失っていないかを diff-time で確認する。Knowledge Delta の signal は diff（追加/削除された hunk・コメント・ADR 参照）を一次情報とし、PR 本文が供給されるときは補助に用い、不確実なら question に留める。ドメイン用語の一貫性は ubiquitous-language-naming、集約/コンテキスト境界の設計判断は bounded-context-language、投機的抽象化・caller special-case は altitude-generalization、スコープ逸脱/前提破壊は fix-scope-integrity、振る舞い変更と構造変更の分離は behavior-structure-separation、完了主張の反証は refactor-claim-audit へ委譲する
AI operational modes (brainstorm, implement, debug, review, teach, ship, orchestrate). Use to adapt behavior based on task type.
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Use for Nauthilus Redis client, Redis Cluster/Sentinel/topology behavior, Redis-backed token/session/flow/cache/bruteforce state, Lua Redis scripts, `NOSCRIPT` recovery, script upload/retry behavior, redismock tests, local cache coordination, and fail-closed runtime state changes.
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Use when implementing, integrating, upgrading, debugging, or answering anything involving third-party APIs, libraries, frameworks, CLIs, cloud services, model or provider SDKs, fast-moving product behavior, unfamiliar repo docs or specs, errors that may indicate API drift, or high-stakes auth, security, billing, data, migration, deployment, compliance, or privacy behavior. Forces a docs pass before coding from memory.
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AI operational modes (brainstorm, implement, debug, review, teach, ship, orchestrate). Use to adapt behavior based on task type.
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AI operational modes (brainstorm, implement, debug, review, teach, ship, orchestrate). Use to adapt behavior based on task type.
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Hunt for threats in AWS environments using Detective behavior graphs, entity investigation timelines, GuardDuty Bul:ing correlation, and automated entity profiling across IAM users, EC2 instances, and IP addresses.
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Detect insider threat behavioral indicators including unusual data access, off-hours activity, mass file downloads, privilege abuse, and resignation-correlated data theft.
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Detects insider data exfiltration by analyzing DLP policy violations, file access patterns, upload volume anomalies, and off-hours activity in endpoint and cloud logs. Uses pandas for behavioral analytics and statistical baselines. Use when investigating insider threats or building user behavior analytics for data loss prevention.
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This skill covers deploying anomaly detection systems for industrial control environments using machine learning models trained on OT network baselines, physics-based process models, and behavioral analysis of industrial protocol communications. It addresses building normal behavior profiles for SCADA polling patterns, detecting deviations in Modbus/DNP3/OPC UA traffic, identifying rogue devices, and correlating network anomalies with physical process data from historians.
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Deploy AI and NLP-powered detection systems to identify business email compromise attacks by analyzing writing style, behavioral patterns, and contextual anomalies that evade traditional rule-based filters.
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Detect sandbox evasion techniques in malware samples by analyzing timing checks, VM artifact queries, user interaction detection, and sleep inflation patterns from Cuckoo/AnyRun behavioral reports
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Analyze session replay patterns across experiment variants to understand user behavior differences. Use when the user wants to see how users interact with different experiment variants, identify usability issues, compare behavior patterns between control and test groups, or get qualitative insights to complement quantitative experiment results.
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ZMK Firmware (オープンソースキーボードファームウェア) リファレンス。 Getting Started (hardware, user-setup, customization, zmk-cli)、 Features (bluetooth, split keyboards, encoders, displays, lighting, pointing, studio, low-power)、 Keymaps (keycodes, modifiers, combos, conditional layers)、 Behaviors (タップ・ホールド、レイヤー、マクロ、tap-dance, sticky-key)、 Input Processors、Hardware Integration、Troubleshooting (building, flashing, connection, hardware issues)。