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概要と使いどころ
Use when evaluating, critiquing, transforming, or generating a Master's Informatics thesis idea, research gap, novelty, research question, experiment, AI/ML/CV/NLP/LLM/Edge-AI method, or when distinguishing R&D research from software implementation using the Frascati Manual 2015.
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Apply when refactoring, evaluating diff size, or tempted to add abstractions, layers, or signal threading. Bias toward deletion and the smallest change that solves the problem.
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在授权渗透测试中系统性挖掘命令注入与参数/标志注入（OS command injection、argument/flag injection、外部程序 delegate 注入）。当目标把用户输入拼进 shell 命令、或作为参数传给 git/tar/curl/ffmpeg/ImageMagick 等外部程序、或经模板/eval 执行时使用——典型场景：文件名/路径/URL/ref 参数最终进了命令行，想拿 RCE 或任意文件读写。适用目标类型 Web / REST API / CI 系统。触发场景包括用户说"测下命令注入/RCE""这个参数会不会进 shell""git/tar/ffmpeg 参数能注入吗""上传头像触发 ImageMagick 了"。输出：带原始请求/命令回显或带外证据的 finding 报告（含 killed 记录）。
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在授权渗透测试中挖掘跨站脚本（XSS：反射型、存储型、DOM 型，含 WAF/CSP 绕过与 sink 分析）。当目标把用户输入回显到 HTML/JS/属性/URL 上下文、或前端把可控数据喂给危险 sink（innerHTML/eval/srcdoc）时使用——典型场景：搜索/评论/标题回显、SVG/上传、postMessage、javascript:URL 伪协议、模板属性注入、绕 CSP。适用目标类型 Web 前端 / REST API。触发场景包括用户说"测下 XSS""这个参数会不会弹窗""能绕 CSP/WAF 吗""DOM XSS/存储型看一下"。输出：XSS 触发点 + 上下文 + PoC 的 finding（含 killed 记录）。
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Identify the first beachhead market segment for a product launch. Evaluates segments against burning pain, willingness to pay, winnable market share, and referral potential. Use when choosing a first market, targeting an initial customer segment, or planning market entry strategy.
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Use this skill whenever the user asks to inspect, audit, review, assess, or evaluate a codebase/project for maintainability, extensibility, architecture, reliability, security, testing, engineering quality, or AI-agent/prompt/tooling risks. Also use this when invoked by `/inspect`. It performs a read-only, evidence-backed, multi-agent project inspection with complete file coverage, per-dimension scoring, blunt technical findings, and explicit degraded-mode disclosure.
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自動メトリクス、人間によるフィードバック、およびベンチマークを使用して、LLMアプリケーションの包括的な評価戦略を実装します。LLMのパフォーマンスをテストし、AIアプリケーションの品質を測定し、または評価フレームワークを確立する場合に使用します。
Build Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for LLM applications with vector databases and semantic search. Use when implementing knowledge-grounded AI, building document Q&A systems, or integrating LLMs with external knowledge bases.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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This skill should be used when the user asks to \\\"analyze competitors", "assess competitive landscape", "identify differentiation", "evaluate market positioning", "apply Porter's Five Forces",...
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This skill should be used when the user asks to "test for broken authentication vulnerabilities", "assess session management security", "perform credential stuffing tests", "evaluate ...
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Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.
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Build AI applications using Azure AI Projects SDK for JavaScript (@azure/ai-projects). Use when working with Foundry project clients, agents, connections, deployments, datasets, indexes, evaluation...
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Azure AI Projects SDK for Java. High-level SDK for Azure AI Foundry project management including connections, datasets, indexes, and evaluations.
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Build AI applications using the Azure AI Projects Python SDK (azure-ai-projects). Use when working with Foundry project clients, creating versioned agents with PromptAgentDefinition, running evalua...
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Architectural decision-making framework. Requirements analysis, trade-off evaluation, ADR documentation. Use when making architecture decisions or analyzing system design.
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Find and evaluate influencers for brand partnerships, verify authenticity, and track collaboration performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.
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Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on re...
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Control FriendlyBet operating cost, free-tier viability, provider/API cost, GitHub Actions/Supabase/Vercel usage, documentation hygiene, company memory updates, playbook maintenance, and skill validation. Use when evaluating cost, operational burden, tooling, internal docs, company memory, or whether agent profiles should become full skills.
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Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".
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Use test-driven development for behavior-changing feature or fix work, and whenever the user mentions TDD, test-first, red-green-refactor, tracer bullets, integration tests, or public-interface behavior tests. Skip for docs-only, path-only rename, formatting-only, or purely mechanical chores unless explicitly requested.
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Reads invocation logs from eval_tracker and recommends which of the 50+ skills to prune or consolidate. Run monthly to keep the skill surface tight. Triggers: "audit skills", "prune skills", "which skills do I never use", "skill cleanup".
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Use when working with Azure Container Instances — azure Container Instances management covering container group inventory, container status and restart counts, CPU and memory utilization, networking configuration, log retrieval, and GPU allocation tracking. Use for ACI workload monitoring and troubleshooting.
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