「scan」の検索結果

Deploy DefectDojo as a centralized vulnerability management dashboard with scanner integrations, deduplication, metrics tracking, and Jira ticketing workflows.

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[BETA] AEM Cloud Service expert skill — migrate javax.inject.@Inject fields in Sling Model (@Model) classes to injector-specific annotations (@ValueMapValue / @OSGiService / @SlingObject). Self-discoverable (scan for @Model classes with field-level @Inject); the replacement is chosen deterministically from each field's declared type. Use for "fix @Inject in HeroModel.java", "modernize my Sling Models", or when scanning an AEM project for @Inject misuse. Detailed decision table, companion-annotation handling, import management, and file-level skip policy are in recipe.md. This skill is in beta. Verify all outputs before applying them to production projects.

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Scan AI agent skills for security vulnerabilities — detects code injection, prompt injection, credential exfiltration, supply chain attacks, and 69+ threat patterns. Use when installing new skills, auditing existing ones, reviewing untrusted code, or validating packages before publishing.

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Check all outreach channels for replies using Chrome DevTools MCP. Scans Zoho webmail, LinkedIn messaging, and Instagram DMs.

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An innate exploratory drive that guarantees no graph node remains permanently invisible to an agent population. After a warm-up period (step > 3), each agent fires a coverage scan with probability |unseen_nodes| / |all_nodes|. When triggered, the agent teleports directly to the globally unseen node with the highest belief uncertainty, works it, and returns control to the normal action-selection loop. Probability is self-annealing: it starts near 1.0 when almost everything is unseen and decays toward 0.0 as coverage saturates, requiring no manual schedule. The mechanism is "innate" (hard-coded into the agent step loop) as distinct from the "adaptive" EFE path, which requires local neighbors and learned precision weights. Together they form a two-layer exploration architecture: adaptive for locally-guided foraging, innate for topological completeness.

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Expert in temporal event detection, spatio-temporal clustering (ST-DBSCAN), and photo context understanding. Use for detecting photo events, clustering by time/location, shareability prediction, place recognition, event significance scoring, and life event detection. Activate on 'event detection', 'temporal clustering', 'ST-DBSCAN', 'spatio-temporal', 'shareability prediction', 'place recognition', 'life events', 'photo events', 'temporal diversity'. NOT for individual photo aesthetic quality (use photo-composition-critic), color palette analysis (use color-theory-palette-harmony-expert), face recognition implementation (use photo-content-recognition-curation-expert), or basic EXIF timestamp extraction.

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ブログやRSS/Atomフィードを登録し、更新をスキャンして新着記事を見つけ、記事一覧の確認や既読管理、登録先の追加・削除を行うスキル。

• お気に入りブログの新着確認
• 複数のRSS/Atomを追いたいとき
• 確認した記事を既読にしたいとき

コードの構造を調べ、理解やテストを難しくしている箇所の改善案を図入りHTMLレポートにまとめます。候補を選んだ後は、制約や設計判断を対話で掘り下げます。

• 変更が多い領域の設計を見直したいとき
• リファクタリング案を図で比較
• テストしやすいモジュール設計を検討

Quarkusアプリの認証・アクセス権限・入力検証を実装し、安全性を見直します。秘密情報の管理、パスワード保存、アクセス制限、監査ログや依存関係の点検も扱います。

• Quarkus APIにJWTやOIDC認証を追加したいとき
• 役割別の権限と所有者確認の点検
• 入力検証とデータベース検索の見直し

複数のスキルに共通する行動原則を抽出し、既存ルールとの重複や不足を確認します。根拠と修正文案を示し、利用者の承認後にルールファイルへ反映するスキルです。

• スキル追加後のルール見直し
• 繰り返し現れる原則をまとめたいとき
• 既存ルールの不足や古い記述の確認

Laravelの環境設定からコード検査、テスト、依存関係の脆弱性、データベース変更、キューまで順に確認し、マージやデプロイ前の問題を調べるスキル。

• Laravelのプルリクエスト前の確認
• 大きな改修や依存関係更新後の検証
• ステージング・本番へのデプロイ前確認

市場規模の推計、競合比較、投資家や技術の調査を、出典付きでまとめるスキル。事実と推測を分け、反証やリスクも含めて事業判断につながる提案を整理します。

• 市場参入前に規模を推計したいとき
• 競合の特徴や立ち位置の比較
• 相談前の投資家調査

GitHubのIssue分類やPRの確認、CI失敗の調査、変更履歴を含むリリース準備、セキュリティ警告の確認を、gh CLIで進める運用スキル。

• Issueの分類と重複確認
• PRのレビュー状況とマージ可否確認
• CIワークフローの失敗調査

既存コードから暗黙の命名・構成・エラー処理の慣習を読み取り、AIが参照するルールにまとめるスキル。方針の食い違いを一つずつ確認し、変更後のルール更新も支援します。

• 古いコードベースにAIを導入したいとき
• 暗黙のコーディング規約を文書化
• 命名や構成の方針の食い違いを整理

Claude Codeが読み込むエージェント、スキル、ルール、MCP設定の情報量を点検するスキル。重複や長すぎる定義を見つけ、削減案を優先順位付きで示します。

• コンテキストがすぐ埋まる原因調査
• スキルやMCP追加後の設定点検
• 長いファイルや指示の重複確認

Claude Codeの設定を点検し、重複したスキルや古いメモリ、不要な権限などを整理します。候補ごとに確認し、元に戻せる形で無効化・退避するスキルです。

• 大量追加したスキルの重複を確認したいとき
• 古いメモリや不要なフックの点検
• 重複した権限設定の整理

Pre-commit review: security scan, quality gates, auto-fix.

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Use this skill whenever the user wants to do anything with PDF files. This includes reading or extracting text/tables from PDFs, combining or merging multiple PDFs into one, splitting PDFs apart, rotating pages, adding watermarks, creating new PDFs, filling PDF forms, encrypting/decrypting PDFs, extracting images, and OCR on scanned PDFs to make them searchable. If the user mentions a .pdf file or asks to produce one, use this skill.

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Scans the developer's machine for dead side projects, autopsies each one from its git history (died at the payments wall, killed by a newer project, finished but never shipped), surfaces their personal death patterns, and picks the corpse most worth resurrecting — then helps ship it. Use when the user mentions abandoned, unfinished, or old side projects, asks "what should I finish", wants to revive or resurrect a project, says "run the graveyard", wonders why they never finish anything, or is about to start a new project that sounds like one they already built. Runs entirely locally.

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Scan a Paperclip user's Mine inbox, classify reversible archive candidates, request checkbox confirmation, and archive only accepted selections. Use when asked to garden, clean up, prune, or tidy a Paperclip inbox without changing issues, branches, or workspaces.

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Recent community and social trend research over the last 30 days. Use when the brief asks what people are saying now, recent sentiment, community reactions, social proof, launch reaction, trend scan, or last-30-days context.

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16:9 HTML deck in tactical-telemetry / CRT-terminal taste. Deactivated-CRT charcoal slides, white-phosphor monospace, hazard-red accent, scanline overlay, ASCII syntax, density over decoration. Distilled from Leonxlnx/taste-skill `brutalist-skill` (Tactical Telemetry mode).

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Use the RuView `wifi-densepose` CLI binary (incl. MAT scan/status/zones/survivors/alerts/export subcommands), the REST API (`wifi-densepose-api`, Axum), and the browser/WASM build (`wifi-densepose-wasm`, `wifi-densepose-wasm-edge`). Use when integrating RuView into another program, scripting it from the shell, exposing it over HTTP, or shipping it to the browser / ESP32-WASM3.

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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.

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