「by」の検索結果

Create an Estuary derivation that continuously aggregates metrics (daily totals, running counts, min/max, lifetime revenue) using reduction annotations. Use for real-time dashboards, continuous materialised views, and replacing batch ETL aggregations with streaming. Derivations add complexity and cost — confirm the user wants a derivation before reaching for this. Use when user says "aggregation derivation", "derivation to sum daily totals", "running-count derivation", "transformation for min/max per group", "derive lifetime metrics", "aggregate-by-date derivation", or "real-time-dashboard derivation".

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Write Estuary derivations in Python — async-generator transforms, Pydantic-typed source/output, optional persistent state, and dependency installation via uv. Use for ML/embeddings, async API calls, or any transform where SQL and TypeScript are awkward. Derivations add complexity and cost (and Python derivations require a private/BYOC data plane) — confirm the user wants a Python derivation before reaching for this. Use when user says "python derivation", "write a derivation in python", "embed with a python derivation", "ML derivation", "call an API from a derivation", or anything mentioning model2vec / huggingface / pydantic in a derivation context.

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Pause and restart Estuary connectors by disabling and re-enabling shards via flowctl. Use when temporarily stopping a connector, performing source/destination maintenance, or forcing a fresh restart to clear transient errors or load updated configs immediately. Use when user says "pause connector", "stop connector", "restart connector", "disable connector", "enable connector", "re-enable task", "disable shards", "stop my capture", "stop my materialization", "disable my materialization", "force restart connector", "connector maintenance", "temporarily stop processing", "shards disable true", "enable shards", "resume connector", or "unpause connector".

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Create an Estuary derivation for stateless filtering, field selection, and per-document field transformation. Use for WHERE clauses, projecting fields, computing new fields from existing ones, or data cleansing. Derivations add complexity and cost — confirm the user wants a derivation before reaching for this (renaming alone is usually a projection, not a derivation). Use when user says "filter-transform derivation", "derivation to filter by status", "transformation with WHERE clause", "derive computed fields", "cleanse data with a derivation", or "stateless derivation".

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Add or define specific fields in a collection's readSchema. Use when fields are missing from materialization field selection, pruned by complexity limit, need type refinement, need to be protected from future inference changes, or need to be required for downstream consumers. Use when user says "missing fields", "pruned fields", "field not showing up", "complexity limit", "define field in read schema", "restrict field type", or "protect field from inference".

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Check task processing statistics to see how much data and how many docs are moving. Use when checking throughput, diagnosing a stalled task, verifying data movement, or reporting on task activity. Use when user says "is data flowing", "how much data", "check throughput", "how many documents", "task not processing", "data not arriving", "stats", "bytes processed", "stalled capture", "no data in destination", "data volume", "task report", "usage report", or "how much data did we process".

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Run a comprehensive health check on a single Estuary task by combining catalog status, data flow stats, recent errors, and publication history. Use when diagnosing a task that seems broken, slow, or stuck. Use when user says "is my task healthy", "something seems wrong", "check my capture", "check my materialization", "why is data not flowing", "task health check", "diagnose my task", or "what's wrong with my pipeline".

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在授权渗透测试中挖掘开放重定向（open redirect）及其危害升级。当目标按用户可控参数做跳转（登录后 next、SSO returnUrl、注销、短链、回调）时使用——典型场景：绕过 URL 白名单跳到外站钓鱼、泄露 token/Referer、开放重定向作为 SSRF/OAuth token 窃取的跳板。适用目标类型 Web / REST API / SSO。触发场景包括用户说"测下开放重定向""这个 next/redirect 参数能跳外站吗""绕过重定向白名单""open redirect 偷 token"。输出：可跳外站的参数 + PoC + 危害升级的 finding（含 killed 记录）。

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渗透测试的攻击面识别与研判总线：拿到一个目标或功能点时，先用它判断"这里可能是哪类漏洞、该用哪个 hunt skill"，并覆盖没有专用 hunt skill 的横切类别——跨组件攻击链、业务逻辑漏洞、安全配置错误、信息泄露。当用户说"从哪下手""这个功能可能有什么问题""帮我看看攻击面""该测哪类漏洞""怎么把几个小问题串成大的"时使用；也在每次渗透开局做侦察分诊时使用。输出：识别出的可疑信号 + 路由到的 hunt skill 清单 + 横切类别的研判结论。

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在授权渗透测试中挖掘 XML 外部实体注入（XXE）。当目标解析用户可控的 XML——SOAP、SAML、SVG、RSS/Atom、DOCX/XLSX、WSDL/XSL、含 XML 的反序列化——且可能启用了外部实体时使用。典型场景：外部实体读本地文件、SSRF 打内网、OOB 带外/报错型外带数据、XXE→反序列化链。适用目标类型 Web / REST API / SOAP。触发场景包括用户说"测下 XXE""这个 XML/SVG 接口能不能读文件""XXE 打内网/带外""SAML 里能注实体吗"。输出：XXE 触发点 + 读到的文件/带外证据的 finding（含 killed 记录）。

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在授权渗透测试中系统性挖掘 HTTP 请求走私（HTTP Request Smuggling / desync）。当目标前面有反向代理/CDN/负载均衡（前端）转发给后端应用，且怀疑前后端对 Content-Length 与 Transfer-Encoding、畸形头、chunked trailer 的解析不一致时使用——典型场景：想毒化后端 socket 劫持他人请求、批量窃取会话 Cookie/令牌、缓存投毒、绕过前端访问控制。适用目标类型 Web / REST API（有分层代理）。触发场景包括用户说"测下有没有 HTTP 走私/desync""这个 CDN 后端解析一致吗""能不能毒 socket 偷别人 cookie""CL.TE / TE.CL 打一下"。输出：带 desync 时序证据与原始报文的 finding 报告（含 killed 记录）。

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在授权渗透测试中挖掘跨站请求伪造（CSRF）及其防护绕过。当目标存在状态变更操作（改邮箱/密码/角色/设置、转账、增删）而 CSRF 防护缺失或可绕过时使用——典型场景：无 token/token 不校验、SameSite=Lax 被 GET 或子域绕过、Content-Type text/plain 避开 preflight、cookie 注入伪造 token、Flash/307 重定向绕 CORS、Login CSRF。适用目标类型 Web / REST API。触发场景包括用户说"测下 CSRF""这个改密码有没有 CSRF 防护""SameSite 能绕吗""token 校验严不严"。输出：CSRF 可行性 + PoC 的 finding（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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Use when an agent must decide whether to proceed autonomously, ask for clarification, request approval, or select an appropriate verification scope for a coding or documentation task

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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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在授权渗透测试中系统性挖掘服务端请求伪造（SSRF）。当目标存在"服务端按用户可控的 URL/主机/地址发起出站请求"的功能——如 URL 预览、图片/视频抓取、Webhook、集成回调、导入远程资源、PDF/截图渲染、代理转发——需要判定是否可绕过 SSRF 防护访问内网/云元数据/受限服务时使用。适用目标类型 REST API / Web 应用。触发场景包括用户说"测下这个 URL 抓取有没有 SSRF""这个 webhook 能打内网吗""帮我挖 SSRF/内网探测""看看能不能读云元数据"。输出：带原始请求/响应证据的 finding 报告（含 killed 记录）。

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在授权渗透测试中挖掘 JavaScript 原型污染（prototype pollution，服务端 Node.js 与客户端）。当目标把用户可控的键名递归合并进对象（merge/extend/set/clone、JSON body、query 解析）时使用——典型场景：用 `__proto__`/`constructor.prototype` 注入属性，污染全局原型，进而 DoS、改逻辑、配合 gadget 提权到 XSS/RCE。适用目标类型 Web / REST API（Node.js） / 前端。触发场景包括用户说"测下原型污染""这个 merge 能不能 __proto__""污染原型打 RCE/XSS""lodash/jquery 有没有污染点"。输出：污染点 + 可用 gadget 判定 + 反射证据的 finding（含 killed 记录）。

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在授权渗透测试中挖掘 Web 缓存投毒与缓存欺骗（web cache poisoning / cache deception）。当目标前有缓存层（CDN/反代/Varnish）且缓存键未覆盖某些影响响应的输入（unkeyed header/参数/解析差异）时使用——典型场景：X-Forwarded-Host 反射进响应被缓存、unkeyed 参数、缓存键规范化差异、静态扩展名欺骗缓存私有页。适用目标类型 Web / CDN。触发场景包括用户说"测下缓存投毒""X-Forwarded-Host 能不能毒缓存""缓存欺骗看一下""unkeyed 输入有没有"。输出：投毒/欺骗可行性 + 被缓存证据的 finding（含 killed 记录）。

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在授权渗透测试中系统性挖掘路径遍历/目录穿越（path traversal、directory traversal、zip-slip、archive/symlink 写入）。当目标用用户可控的文件名/路径读取、写入、删除、下载、解压文件时使用——典型场景：`../` 读任意文件（源码/密钥/web.xml）、解压覆盖文件拿 RCE、编码绕过前缀校验、规范化差异逃出目录。适用目标类型 Web / REST API / 桌面/移动客户端 / CI。触发场景包括用户说"测下路径遍历/任意文件读取""这个下载参数能不能 ../""解压有没有 zip slip""能读到 /etc/passwd 吗"。输出：带原始请求与读到的越权文件内容为证据的 finding 报告（含 killed 记录）。

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在授权渗透测试中挖掘 SQL/NoSQL 注入（SQLi、NoSQLi，含 WAF 绕过、盲注、堆叠查询、类型混淆注入）。当用户输入拼进 SQL/NoSQL 查询时使用——典型场景：id/搜索/排序/过滤参数、数组键当 SQL 片段、PHP 类型混淆、MongoDB `$where`/`$regex`、堆叠查询到 xp_cmdshell。适用目标类型 Web / REST API。触发场景包括用户说"测下 SQL 注入""这个参数能不能注入""盲注/时间注入试试""NoSQL/MongoDB 注入看一下"。输出：注入点 + 类型 + 证据的 finding（含 killed 记录）。

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Background processing and heavy computations using Dart Isolates with Isolate.run(), compute() function, and platform channels. Use this skill when performing CPU-intensive operations without blocking UI (image processing, data parsing, encryption), implementing background tasks that prevent jank or frame drops, handling large file operations (JSON parsing, database migrations), running parallel computations, fixing UI freezes caused by main thread blocking, using compute() for one-off background work, creating long-lived Isolates with ReceivePort/SendPort, implementing multi-threaded algorithms, debugging isolate communication issues, or preventing memory leaks from unclosed ReceivePorts. Covers isolate spawn, message passing, ReceivePort cleanup (CRITICAL for leak prevention), SendPort communication patterns, error handling, serialization rules, and performance optimization for compute-heavy operations.

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Generative UI (GenUI) for Flutter using AI models like Google Gemini, Anthropic Claude, or OpenAI via the genui package. Use this skill when building dynamic AI-driven interfaces, conversational UI flows, server-rendered screen layouts, LLM-powered dashboards, chat-based UI generation, or implementing prompt-to-UI systems. Supports AI-generated widgets, reactive data binding, ContentGenerator integration, and A2uiMessageProcessor for real-time UI updates from AI responses. Ideal for apps where UI structure is determined by AI/LLM output rather than hardcoded layouts.

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Control risky structural change by proving a refactor is necessary and that behaviour, contracts, data, security boundaries, and operational properties can be preserved through a staged migration. Use whenever the user wants to refactor, restructure, clean up, modernise, extract, migrate, rewrite, or re-architect existing code, or asks whether they should. Prefer this over starting the refactor. DO NOT REFACTOR is a first-class outcome. Part of the audit suite; inherits the shared constitution while its own job is proving necessity and behavioural preservation.

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Assign transactions to tax-aligned expense categories using vendor name, line items, and amount patterns. Handles ambiguous vendors like Amazon by inspecting line-item detail from the receipt source. Supports split categorization and learns from user corrections. Trigger on "categorize expenses", "sort transactions", "assign expense categories", "what category is this".

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