「usp」の検索結果

Integrate AFL++ coverage-guided fuzz testing into CI/CD pipelines to discover memory corruption, input handling, and logic vulnerabilities in C/C++ and compiled applications.

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中断された組織を再開する。.state/org-state.md が存在し Status: SUSPENDED のとき、 「再開」「続きから」「前回どこまでやった？」と言われたときに使う。 起動時の自動ブリーフィングにも対応。

Detects and analyzes malicious behavior in mobile applications through behavioral analysis, permission abuse detection, network traffic monitoring, and dynamic instrumentation. Use when analyzing suspicious mobile applications for data exfiltration, command-and-control communication, credential stealing, SMS interception, or other malware indicators. Activates for requests involving mobile malware analysis, app behavior monitoring, trojan detection, or suspicious app investigation.

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Analyzes malicious PDF files using PDFiD, pdf-parser, and peepdf to identify embedded JavaScript, shellcode, exploits, and suspicious objects without opening the document. Determines the attack vector and extracts embedded payloads for further analysis. Activates for requests involving PDF malware analysis, malicious document analysis, PDF exploit investigation, or suspicious attachment triage.

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Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query to detect suspicious administrative operations, impossible travel, privilege escalation, and resource modifications. Builds KQL queries for threat hunting in Azure environments. Use when investigating suspicious Azure tenant activity or building cloud SIEM detections.

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TanStack Query (React Query) v5 (@tanstack/react-query) の API リファレンス。 useQuery, useQueries, useInfiniteQuery, useMutation, useSuspenseQuery, QueryClient, QueryClientProvider, queryOptions, HydrationBoundary, invalidateQueries, prefetchQuery, staleTime, gcTime, placeholderData, optimistic updates, SSR / hydration, persistQueryClient, eslint-plugin-query。 kubb（フック生成側）とは別。

LSF 作业内存不足时的调整技能。当作业因内存不够被挂起(SSUSP)或终止(EXIT/MEMLIMIT)时，通过调整 bsub -n 的节点（核数/slot）数量来扩大可用内存——可用运行内存 ≈ 5GB × 申请节点数。当用户说内存不足、作业被杀、OOM、需要更大内存，或排查 EXIT/SSUSP 作业时，配合 lsf-ncpgr skill 一起使用。

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Proactively search for security threats, vulnerabilities, and suspicious patterns in applications and infrastructure before they cause damage. Use when conducting security audits, identifying vulnerabilities, analyzing security logs, detecting suspicious patterns, investigating potential breaches, performing penetration testing, or implementing security monitoring.

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LSF 作业内存不足时的调整技能。当作业因内存不够被挂起(SSUSP)或终止(EXIT/MEMLIMIT)时，通过调整 bsub -n 的节点（核数/slot）数量来扩大可用内存——可用运行内存 ≈ 5GB × 申请节点数。当用户说内存不足、作业被杀、OOM、需要更大内存，或排查 EXIT/SSUSP 作业时，配合 lsf-ncpgr skill 一起使用。

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Use this skill when documenting supervisor reasonable-suspicion training for Part 382 compliance. Covers what to log, what to retain, and what training providers to use.

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Use this skill when implementing or renewing supervisor reasonable-suspicion training. Covers the 60-minute alcohol + 60-minute drug training requirement, recordkeeping, and refresher cadence.

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Detect suspicious PowerShell execution patterns including encoded commands, download cradles, AMSI bypass attempts, and constrained language mode evasion.

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Detects and analyzes malicious behavior in mobile applications through behavioral analysis, permission abuse detection, network traffic monitoring, and dynamic instrumentation. Use when analyzing suspicious mobile applications for data exfiltration, command-and-control communication, credential stealing, SMS interception, or other malware indicators. Activates for requests involving mobile malware analysis, app behavior monitoring, trojan detection, or suspicious app investigation.

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Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query to detect suspicious administrative operations, impossible travel, privilege escalation, and resource modifications. Builds KQL queries for threat hunting in Azure environments. Use when investigating suspicious Azure tenant activity or building cloud SIEM detections.

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Analyzes malicious PDF files using PDFiD, pdf-parser, and peepdf to identify embedded JavaScript, shellcode, exploits, and suspicious objects without opening the document. Determines the attack vector and extracts embedded payloads for further analysis. Activates for requests involving PDF malware analysis, malicious document analysis, PDF exploit investigation, or suspicious attachment triage.

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Frontend development guidelines for React/TypeScript applications. Modern patterns including Suspense, lazy loading, useSuspenseQuery, file organization with features directory, MUI v7 styling, TanStack Router, performance optimization, and TypeScript best practices. Use when creating components, pages, features, fetching data, styling, routing, or working with frontend code.

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OpenClawのPRやIssueの重複を根拠付きで判断し、関連する作業をprtagsで一つのグループに整理して判断理由と確信度を記録するスキルです。

• PRが既存作業と重複するか調べたいとき
• 同じ問題を報告するIssueを探したいとき
• 関連作業を一つの重複グループに整理

商品の返品受付から検品、返金、再販・廃棄の判断までを支援するスキル。不正の兆候や保証請求、仕入先への費用回収も含め、対応方針を整理します。

• 返品の受付条件と返金方針を確認したいとき
• 返品商品の状態と処理先を決めたいとき
• 不自然な返品パターンを調べたいとき

Checks requirements.txt, pyproject.toml, and package.json dependency manifests for surface-level direct-dependency footguns: standard-library shadowing pins, abandoned backports, unpinned dependencies, and obvious intra-manifest conflicts, plus opt-in PyPI yanked releases. Use when the user asks to check a manifest for dependency problems, asks why dependencies won't install or whether anything is wrong with their dependencies, wants a dependency autopsy, or suspects dependency manifest rot. Runs offline by default as a local tool for the user's own project, not repository CI.

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Optimizes application performance across frontend, backend, queries, and databases. Use when performance requirements exist, when you suspect performance regressions, when Core Web Vitals or load times need improvement, when N+1 query patterns need fixing, or when profiling reveals bottlenecks.

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Consumer-side wiring for ADR-097 Phase 3 federation_spend events — per-peer rolling windows + suspension-threshold check

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Diagnose LazyCodex and Codex CLI installation health against the latest sources. Use whenever the user asks for a doctor or health check, says LazyCodex, lazycodex-ai, omo-codex, or Codex behaves oddly after an install, update, or config change, suspects a stale, drifted, or broken setup, or wants the local install audited and compared with the latest LazyCodex and Codex code.

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Use when analyzing suspected malware through static, dynamic, and behavioral techniques, including IOC extraction, YARA or Sigma rules, sandboxing, and anti-analysis behavior.

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Use after generating code, after accepting AI suggestions, or when reviewing AI-written modules. Also use when code works but feels brittle, when error handling seems thin, when orphaned resources or missing cleanup are suspected, or when the agent claims done but hidden debt may exist. Catches the specific failure patterns AI agents produce that humans would not.

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