3,611 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Process and manipulate images using ImageMagick. Supports resizing, format conversion, batch processing, and retrieving image metadata. Use when working with images, creating thumbnails, resizing wallpapers, or performing batch image operations.
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。
OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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。
This skill covers detecting sophisticated cyber-physical attacks that follow the Stuxnet attack pattern of modifying PLC logic while spoofing sensor readings to hide the manipulation from operators. It addresses PLC logic integrity monitoring, physics-based process anomaly detection, engineering workstation compromise indicators, USB-borne attack vectors, and multi-stage attack chain detection spanning IT-to-OT lateral movement through to process 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。
Detect abuse of elevation control mechanisms including UAC bypass, sudo exploitation, and setuid/setgid manipulation by monitoring registry modifications, process elevation flags, and unusual parent-child process relationships.
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。
Detect malicious scheduled task creation and modification using Sysmon Event IDs 1 (Process Create for schtasks.exe), 11 (File Create for task XML), and Windows Security Event 4698/4702. The analyst correlates task creation with suspicious parent processes, public directory paths, and encoded command arguments to identify persistence and lateral movement via scheduled tasks. Activates for requests involving scheduled task detection, Sysmon persistence hunting, or T1053.005 Scheduled Task/Job analysis.
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。
Detect abuse of legitimate Windows binaries (LOLBins) used for living off the land attacks. Monitors process creation, command-line arguments, and parent-child relationships to identify suspicious LOLBin execution patterns.
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。
Detects rootkit presence on compromised systems by identifying hidden processes, hooked system calls, modified kernel structures, hidden files, and covert network connections using memory forensics, cross-view detection, and integrity checking techniques. Activates for requests involving rootkit detection, hidden process discovery, kernel integrity checking, or system call hook analysis.
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。
This skill covers deploying anomaly detection systems for industrial control environments using machine learning models trained on OT network baselines, physics-based process models, and behavioral analysis of industrial protocol communications. It addresses building normal behavior profiles for SCADA polling patterns, detecting deviations in Modbus/DNP3/OPC UA traffic, identifying rogue devices, and correlating network anomalies with physical process data from historians.
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。
Establish a structured operational process to triage, test, and deploy Microsoft Patch Tuesday security updates within risk-based remediation SLAs.
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。
Automates the enrichment of raw indicators of compromise with multi-source threat intelligence context using SOAR platforms, Python pipelines, or TIP playbooks to reduce analyst triage time and standardize enrichment outputs. Use when building automated enrichment workflows integrated with SIEM alerts, email submission pipelines, or bulk IOC processing from threat feeds. Activates for requests involving SOAR enrichment, Cortex XSOAR, Splunk SOAR, TheHive, Python enrichment pipelines, or automated IOC processing.
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。
Analyzes RAM memory dumps from compromised systems using the Volatility framework to identify malicious processes, injected code, network connections, loaded modules, and extracted credentials. Supports Windows, Linux, and macOS memory forensics. Activates for requests involving memory forensics, RAM analysis, volatile data examination, process injection detection, or memory-resident malware investigation.
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。
Designs background job processing systems with queue integration (BullMQ/Celery), job definitions, retry policies, exponential backoff, idempotent execution, and monitoring hooks. Use when implementing "background jobs", "task queues", "async processing", or "job workers".
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。
Create Excalidraw flowcharts from descriptions. Use when user asks to "create a flowchart", "draw a diagram", "visualize a process", "make a flow diagram", "architecture diagram", or discusses workflow/process visualization. Supports DSL, DOT/Graphviz, and JSON formats.
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。
Securely store, search, and use secrets (API keys, tokens, passwords, SSH keys) with hal-vault, an SSH-key encrypted local secret store. Use when the user shares a credential that should be saved, asks what secrets are stored or where a key is, or when a command/workflow needs a secret injected. Core discipline - never print raw secret values into chat, logs, or files; reference secrets only by their masked form, and use --reveal only to feed another process, never into a command argument (where it lands in the machine's process table) or into text you write down.
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。
OpenClawのmacOS安定版リリースで、署名、Appleの公証、配布ファイルと更新情報の公開を進めます。事前検証や失敗した処理の再開、公開後の確認も扱います。
OpenClawのテスト中に起きるメモリ増加や不足を調べます。測定結果やメモリ内の記録を比較し、実際の解放漏れとテスト実行側の保持を見分け、修正を検証します。
音声ファイルをOpenAIの文字起こしAPIに送り、テキストやJSONで保存します。モデルや言語の指定、話者を区別した文字起こしにも対応するスキル。
音声ファイルをローカルで文字起こしし、テキストや翻訳字幕に出力するスキル。APIキー不要で、モデルの大きさを選び、処理速度と精度を調整できます。
Node.jsの処理を途中で止め、変数や実行経路を調べるスキル。非同期処理の停止、不安定なテスト、メモリ増加、CPU負荷の原因調査に使えます。
AIエージェントと外部ツールをつなぐMCPサーバーを、コマンドで一覧表示・設定・認証し、ツールの呼び出しや入出力の仕様確認まで行うスキル。
GitHubのIssueを条件で絞り込み、修正・テスト・PR作成をバックグラウンドのエージェントに任せます。重複作業の回避やレビュー指摘への対応も扱います。
Pythonの実行を途中で止めて変数や処理の流れを調べ、例外発生時の状態や稼働中のプロセスも確認しながら、不具合の原因を追うスキル。
記事のURL、YouTube動画、ポッドキャスト、PDFやローカルファイルから要点をまとめ、長さを指定した要約や動画の文字起こし抽出に使うスキル。
バグやテスト失敗、予期しない動作の原因を、再現手順やログ、直近の変更から調べます。仮説の検証から修正後のテストまで、根拠に沿って進めるスキルです。