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概要と使いどころ
Exposed-secrets hunting - .git/ dir + history mining, exposed .env/config files, hardcoded keys in JS bundles + source maps, S3/blob exposure, public-repo secret search, CI/CD leakage. Live-validation mandatory. Wiki-first, FIND schema output.
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IDOR / BOLA hunting - two-account methodology, identifier discovery and UUID leak chaining, the trusted-identifier test, GraphQL node and nested-object IDOR, cross-tenant escalation, write and delete operations. Bounded ID sampling, never range sweeps. Wiki-first, FIND schema output. Trigger on IDOR, BOLA, broken access control, object level authorization, cross-tenant, "read another user's data", "swap the id", or any API path or parameter carrying a numeric ID, UUID, or account identifier.
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GraphQL IDOR/auth-bypass, XXE file-read/SSRF (SVG/DOCX/SAML), SSTI detection and RCE. OOB-mandatory for blind XXE. Wiki-first, FIND schema output.
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HTTP request smuggling / desync hunting - CL.TE, TE.CL, TE.TE, CL.0, and HTTP/2 downgrade. Timing-based detection, differential confirmation, no-blind-claims. Wiki-first, FIND schema output.
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File upload attack hunting - extension/content-type/magic-byte bypass to web-shell RCE, path traversal in filename, SVG/XML XSS, zip slip, and pixel-flood DoS. Wiki-first, FIND schema output.
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Enterprise SSL VPN attack - vendor fingerprinting, CVE matrix (Cisco, Fortinet, Citrix, Palo Alto, Pulse/Ivanti), default credentials, pre-auth exploit commands. Wiki-first, FIND schema output.
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Insecure deserialization hunting across Java / .NET / PHP / Python / Ruby / Node. Gadget-chain RCE, OOB-gated blind detection, magic-byte fingerprinting. Wiki-first, FIND schema output.
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API attack hunting (REST / GraphQL / gRPC) - BOLA/IDOR, BFLA, mass assignment, excessive data exposure, auth/JWT, introspection + batching, rate-limit abuse. OWASP API Top 10. Wiki-first, FIND schema output.
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OAuth and SAML attack hunting - redirect_uri bypass, state CSRF, SAML XSW (XSW1-XSW8), signature stripping, comment injection. Wiki-first, FIND schema output.
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macOS attack hunting - foothold to root/persistence on a macOS host. TCC/Gatekeeper/SIP bypass, keychain + credential loot, code-signing/entitlements abuse, XPC/dylib/library injection, launch-constraint evasion, MDM/installer abuse. Wiki-first, FIND schema output.
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帮助学生在临考前进行结构化极速复习：解析课程资料/大纲/重点，按章节生成 wiki 知识库与标准题库，组织针对性刷题与判分，并记录复习进度和错题。当用户即将考试、需要快速复习计划、练习题、错题复盘或考前小抄时使用（关键词：期末/备考/复习/刷题/划重点/错题；exam, cram, study plan, quiz, review）。不适用于长期学习规划、与考试无关的写作或编程任务。
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临考前的极速备考总教练。把课件、大纲、重点与真题建成分章 wiki 和标准题库，再组织惰性授课、 题库判分、错题与疑难复盘及可选考前小抄，并持久化进度。用于期末、备考、突击、刷题、划重点、 错题与考前复习；不用于长期规划或与考试无关的写作/编程。
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全员通关后把 错题本+笔记本+知识点窗口+wiki 编译成考前速记小抄 cheatsheet.md（每条要点带可溯源 锚点），并在视觉产物模式或用户明确要求 PDF/打印版时按指定页数渲染成打印级 PDF：按「必背结论/公式 → 有难度例题（必要时含题面图）→ 例题解答（代入公式、保留基础过程）→ 要点解释（同类题怎么办）」 四段组织。当复习收尾、用户要「考前小抄/速记/总结/打印版」时使用。
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从学生上传的课件/大纲/老师勾的重点/真题，一键初始化并验证备考工作区：解析 PDF、DOCX、PPTX、 XLSX、常见独立图片与 txt/md，建立分章节 LLM Wiki、标准题库、结构化接管队列与进度状态；仅在 Python 确实无法运行时 明确降级为手动写盘。当工作区尚未建立、资料发生变化、或建库 readiness 被阻断时使用。
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只读检查一个已生成的备考工作区是否健康并报告问题，默认不做任何修改。核对 .ingest 原材料版本、 内容单元、接管队列与派生产物完整性，以及 wiki、题库、视觉证据、计划和进度的一致性。当用户怀疑 工作区有问题、建库 readiness 被阻断、或想在开始复习前体检时使用。
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按章节惰性加载授课：每次只读当前阶段的一个 wiki 章节，用生活隐喻讲概念、解剖公式；重点题固定走 题面图→问题→读图量→公式→演算→答案详解→溯源七步，画图题先运行算法。用于讲懂当前章或老师勾出的重点题。
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Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.
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Export, write, and manage Feishu/Lark cloud documents. Supports docx, sheets, bitable, wiki, WeChat article import/export, drive management, and browser-based export for public or browser-readable docs. Use this skill when you need to read, analyze, write, or manage content in a Feishu knowledge base.
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Quickly extract a typed GPU-Wiki query intent from prose. Never inspect or query a knowledge store.
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Manage knowledge bases and documentation with Confluence Cloud. Use when a user asks to create or manage Confluence spaces, pages, and blogs, build documentation systems, automate page creation from templates, use Confluence REST API v2, manage page trees and hierarchies, set up permissions, integrate Confluence with Jira or other tools, generate reports from Confluence data, build macros or Forge apps, or migrate content between spaces. Covers content management, API automation, templates, and Atlassian ecosystem integration.
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Audit the vault for structural issues: unresolved wikilinks, orphan notes, dead-end notes, and Obsidian sync conflicts. Optional --fix flags create stubs or surface fixable issues.
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Batch-create Teams/People/@Name.md stubs from unresolved [[@*]] wikilinks across the vault. Each stub is minimal frontmatter; the user fills team/role/details later.
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Review UI code for Web Interface Guidelines compliance. Use when asked to "review my UI", "check accessibility", "audit design", "review UX", or "check my site against best practices".
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React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.
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