本文へ移動
cccskills

「rop」の検索結果

5,998 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Generate comprehensive unit tests with proper structure, mocking, and coverage. Use for general unit testing guidance across languages.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

matteocervelli/llms252026年5月22日 更新

Generate pytest-based unit tests for Python code. Creates test files following pytest conventions with proper fixtures, mocking, and parametrization.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

matteocervelli/llms252026年5月22日 更新

Auto-activates during requirements analysis to evaluate technical stack compatibility, recommend appropriate technologies, and assess performance implications.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

matteocervelli/llms252026年5月22日 更新

Generate CHANGELOG entries following conventional commits format with semantic versioning. Use when finalizing features to maintain proper change history.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

matteocervelli/llms252026年5月22日 更新

Create comprehensive pull requests with detailed descriptions, test plans, and proper git workflow. Use when finalizing features to ensure high-quality PRs.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

matteocervelli/llms252026年5月22日 更新

pr-merge

無料

Safely merge GitHub pull requests using comprehensive pre-merge validation. Use this skill when the user asks to merge a PR, complete a PR workflow, or check if a PR is ready to merge. Validates CI/CD status, reviews, and conflicts before merging with the appropriate strategy.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

matteocervelli/llms252026年5月22日 更新

Audits whether a machine-readable regelrecht law model is faithful to the LETTER of the wettekst — and strictly separates the wettekst (leading) from the toelichting (Nota/Memorie van Toelichting; explanatory, not a norm). Runs in critical passes per article/lid and detects four deviation classes: toelichting-bleed (a modeled criterion that the letter only states as an open norm, or not at all), missing verbatim elements (a word/condition such as a "tenzij" or a qualifier dropped from the model), wrong legal_basis anchoring (an endpoint hung on a "kapstok"-article while the operative norm lives elsewhere), and verbatim-drift in text: (an ingetrokken/older redaction). Also detects positief-lid vs uitsluitings-lid conflicts and checks the chapeau for an explicit derogation rule ("zo nodig in afwijking van het eerste lid") before judging precedence. Classifies every finding as modelfout (fix), wettekst-gevolg (report, do not fix), or letter-vs-toelichting-question (jurist decides what is leading + revision signal). Use when the user wants to know if a model is "dicht bij de letter", mentions letter vs toelichting/bedoeling, fidelity, "natuurgetrouw", or before trusting feature outcomes.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

NederlandseDigitaleDienst/regelrecht252026年10月15日 更新

Review a Go design spec before implementation begins - dispatch a subagent that checks a design doc for completeness, consistency, and idiomatic Go (simplicity, small consumer-defined interfaces, explicit wrapped errors, context propagation). Use when a user has a Go spec to review, asks "is this spec ready?", or is about to implement from a written design. Distilled from spf13/go-skills and adapted to this repo's conventions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

inference-gateway/adk252026年10月11日 更新

Write structured Requests for Proposal (RFP) or Requests for Quotation (RFQ) aligned with ISO 20400 sustainable procurement principles. Cover scope, technical requirements, evaluation methodology, and commercial terms. Use when sourcing vendors, services, or equipment.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hoavdc/CodexKit252026年10月11日 更新

Write structured business cases with problem framing, options analysis, financial modeling (NPV/ROI/Payback), risk assessment, and implementation roadmap. Follows HBR business case structure. Use when seeking budget approval, proposing new initiatives, or justifying investment decisions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hoavdc/CodexKit252026年10月11日 更新

Summarize document-heavy inputs such as memos, policies, PDFs, research notes, proposals, and multi-document packets. Use when users need key points, obligations, questions, and action implications from documents.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hoavdc/CodexKit252026年10月11日 更新

Write structured job descriptions with clear requirements, responsibilities, and employer value proposition. Follows SHRM BASK competency framework. Adapts tone to employer brand and industry context. Use when creating new positions or updating existing JDs. Do not use for internal performance criteria or career ladder definitions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hoavdc/CodexKit252026年10月11日 更新

Use when a PlayCanvas StandardMaterial needs custom shading its properties cannot express, such as stylized looks or vertex displacement, before writing a ShaderMaterial.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

playcanvas/skills252026年10月13日 更新

Assistant-behavior design skill for approximating a Claude-like analytical, careful, conversational style without claiming to be Claude or Anthropic. Use when the user asks to duplicate, emulate, adapt, or recreate a Claude-style "mythos" or persona for prompts, agent specs, writing style, reasoning discipline, safety posture, or UX behavior.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Garyson26/Trident-SecOps-Skills242026年9月30日 更新

Write custom Semgrep rules to identify organization-specific logic flaws, improper cryptography usage, or missing authorization checks during source code review. This skill focuses on moving beyond default rulesets to locate complex vulnerabilities.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Exploit Server-Side Request Forgery (SSRF) vulnerabilities in applications hosted on AWS to access the highly sensitive Instance Metadata Service (IMDS). This allows an attacker to steal valid IAM roles and temporary security credentials, leading to catastrophic cloud account compromise.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Systematic fuzzing across two dimensions: (1) content discovery — hidden directories, files, backup/source leaks, HTTP verb enumeration, 401/403 bypass via path manipulation; (2) input validation — auth/token stripping, type confusion, boundary value analysis, HTTP parameter pollution, header fuzzing, cookie fuzzing, mass assignment discovery, and entropy/predictability analysis of any generated value. Works on any domain. Chains from /web-exploit or /pentester; chains into /business-logic when boundary violations, predictable IDs, or mass assignment are confirmed.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Extract sensitive training data and internal capabilities from AI models through repeated programmatic querying. Use this skill when testing LLMs and ML models for data privacy leaks, intellectual property exposure, or unintended memorization. Covers membership inference, prompt extraction, training data reconstruction, and API boundary testing.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Exploit PHP object serialization vulnerabilities (Insecure Deserialization). This skill details how to identify unserialize() injection points and construct malicious serialized objects using Property Oriented Programming (POP) chains to achieve Remote Code Execution (RCE).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Execute advanced Man-in-the-Middle (MITM) NTLM Relay attacks specifically targeting environments where SMB Signing is purportedly enabled but improperly configured (e.g., exclusively required on Domain Controllers but NOT enforced universally on standard Workstations or File Servers). Utilize powerful tools like Responder and Impacket's NTLMRelayX to coercively capture NTLMv2 authentications (via LLMNR, WPAD, or Coercion methods like PetitPotam) and seamlessly relay them across the network identically yielding immediate Local Administrator command execution.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Identify and exploit logic flaws in OAuth implementations, focusing specifically on the absence or improper validation of the `state` parameter, which leads to Cross-Site Request Forgery (CSRF) and account takeover (ATO).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Extract sensitive training data (PII, API keys, intellectual property, or code) directly from a deployed Large Language Model (LLM). This AI Red Teaming skill focuses on forcing models to regurgitate memorized, unredacted data from their massive internet-scraped datasets through repetition attacks, prefix continuation, and context window manipulation.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Exploit JSON Web Tokens (JWT) by implementing the 'None' algorithm attack. This skill details how to bypass authentication mechanisms when a server improperly accepts JWTs with the `alg` header set to `none`, allowing attackers to forge tokens without a valid signature.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Linux kernel exploitation playbook. Use when exploiting kernel vulnerabilities (UAF, OOB, race condition, type confusion) for privilege escalation via commit_creds, modprobe_path overwrite, or kernel ROP chains in CTF and real-world scenarios.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新