ページのHTMLやJavaScript、Git履歴にAPIキーやパスワードが露出していないか点検し、漏えいした認証情報の更新と再発防止の対応を整理します。
- ブラウザー側のAPIキー露出点検
- Gitに記録された認証情報の調査
- 秘密情報を使う処理のサーバー移行
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概要と使いどころ
ページのHTMLやJavaScript、Git履歴にAPIキーやパスワードが露出していないか点検し、漏えいした認証情報の更新と再発防止の対応を整理します。
ページ内の外部リンクを点検し、404などのエラーや期限切れドメインを確認して、正しいURLへの更新や削除が必要なリンクと該当ページを特定するスキル。
折りたたみ式のアコーディオンをキーボードや読み上げで利用できるよう、ボタンと開閉状態の属性、見出し構造、実際に出力されたHTMLを点検・修正するスキル。
opencodeのコマンド、HTTPサーバー、イベント、端末画面を検証し、保存済みの会話をID・タイトル・本文で調べます。用途別のスクリプトで確認を進めるスキル。
senpiやomoの画面に出るヒントを、実際の設定と実装コードに照らして解説し、機能の仕組みや利用者ごとに表示条件が異なる理由を説明するスキル。
コード編集後に自動チェッカーが出すコメントへの警告をCodexが読み解き、指摘されたコメントの修正や説明を済ませてから次の作業へ進むためのスキル。
プレゼン資料を新規作成・修正し、標準でPPTXに書き出します。スライドごとのHTMLと共通テーマを管理し、組み立て時の検証と画像での確認まで行うスキルです。
Muse Codeの保存済み設定や既定値を確認し、明示的な依頼に応じて必要な項目を変更します。推論の設定や画面表示を扱い、現在の動作状態と区別して説明します。
Gitの履歴変更や作業破棄を利用者の明示的な依頼に限定し、破棄前の復旧用保存やロック発生時の対処を定めて、作業内容を保護するためのスキル。
画面の配置図やストーリーボードを使い、構成や操作の流れが異なる案を3〜5種類ずつ比較します。過去の案を残しながらデザインの方向性を探るスキルです。
再生・一時停止や時間位置の指定ができるアニメーションをHTMLページとして制作します。場面の長さや速度を調整し、横長・縦長の動画書き出しに備えます。
稼働中のWebアプリをStrixで検査し、認証やアクセス制御などの弱点を探します。再現用の実証コードを確認し、修正後の再検査につなげるスキルです。
StrixでアプリをOWASP Top 10:2025のリスク分類ごとに検査し、悪用を実証できた問題と検査の限界を整理するスキルです。
REST、GraphQL、gRPCのAPIをStrixで検査し、権限の不備や情報の過剰な公開などを調べます。問題を再現するリクエストで検出内容を確認します。
Strixの検査で見つかった脆弱性を重大度順に整理し、根本原因を修正したうえで、再スキャンと元の攻撃手順による検証結果をまとめるスキルです。
既存のRemotion動画のソースをHyperFramesのHTMLとGSAPへ移植するスキル。非対応コードの検出、変換後の映像比較、差異の記録まで扱います。
商品紹介や解説、字幕追加などの依頼を、素材と目的に合うHyperFramesの制作手順へ振り分け、HTMLを使った動画制作の進め方を案内するスキル。
文章で伝えたアイデアから、HeyGenで説明動画や商品デモを生成します。台本、アバター、映像、音声、字幕を自動で組み立て、動画の試作に使えます。
数学や科学の解説動画のアイデアを、シーンごとの具体的な構成案にまとめます。調査と対象読者の確認を通じ、図形の動きやナレーション、実装順まで整理するスキルです。
Turn arbitrary text — an article, notes, a topic, a brief — into a faceless explainer video: there is no site or footage to capture, so the visuals are invented per scene (typography, abstract graphics, diagrams, data-viz). Use for topic explainers, concept breakdowns, how-tos, listicles. Not a video built from a website (/product-launch-video — promo or tour). Unclear → /hyperframes.
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Explain and audit machine-learning predictions with SHAP. Use for selecting SHAP explainers and maskers, computing and validating feature attributions, handling multi-output explanations, and producing local or global SHAP visualizations.
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Supports structured what-if scenario analysis for research planning, experimental contingencies, and scientific project decisions. Explores favorable, reference, adverse, wild-card, contrarian, and second-order scenarios with explicit assumptions, evidence, and decision triggers. Use to stress-test a research plan under uncertainty; scenario narratives do not estimate causal effects or calibrated forecast probabilities.
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Compiles current scholarly evidence for a scientific manuscript or research brief when the user explicitly asks to gather literature, references, background evidence, competing findings, or a manuscript research packet. Uses Parallel Search by default, Parallel Extract for source retrieval, Parallel Research for explicitly deep/exhaustive work, optional explicit Parallel Chat, and optional Perplexity only when requested or allowed as a failure fallback.
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