「安全」の検索結果

Strix 文件上传安全测试手册,覆盖扩展名绕过、Content-Type 操控与路径穿越;触发名:strix-insecure-file-uploads

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Zenn CLI による Scrap の一覧・取得・作成・更新・コメント投稿を、安全に行う。`zenn-cli`、Scrap、API キー、公開範囲、Secret・AI scan を扱う時に使う。

结对编程搭档。当用户要求"边写边审"、"结对编程"、"写完自己 review 一遍"、"高可靠地实现"，或明确希望代码交付时附带自我审查意见时使用。交付代码的同时输出结构化审查（正确性/安全/性能/可读性/健壮性五维度），重点捕捉 AI 生成代码的特有缺陷。不用于：对已有 PR 的正式评审（用 code review 流程）、安全专项扫描（用 security-audit）、10 行以内的简单片段。

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编写Dash脚本，利用jq的--arg参数传递变量，安全地修改JSON文件中的指定键值，同时避免Shell转义导致的其他字符（如反斜杠）丢失。

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分析Java代码片段以判断特定变量（如URL、API接口）是否可控，通过追踪数据来源和流向评估安全风险。

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大模型安全测评全流程管理工具。支持创建/更新模型和智能体测评资产、查询可用资源、发起合规测评任务、发起安全测评任务、分析测评结果等全流程操作。

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审计和扫描技能的安全性。当用户希望对工作区中的其他技能进行安全扫描时使用。

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BREAK 业务风险枚举与规避知识库 — 查询业务安全风险、规避手段、攻击工具、威胁行为者、行业术语和典型案例，或基于知识库回答业务安全问题

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ai-agent-campの環境変数・認証情報を安全に管理するスキル。 「APIキーを設定」「.envを管理」「環境変数の設定」「credential managerを使いたい」「秘密情報の管理」等のリクエストで発動。

ai-agent-campの教材をupstreamから安全に同期するスキル。 「教材を最新にしたい」「upstreamから更新」「コースを同期」「git pullしたい」「教材アップデート」等のリクエストで発動。

GCPプロジェクト単位でBigQuery認証を設定するスキル。 gcloud設定プロファイルで複数プロジェクトを安全に分離管理。 「BigQueryに繋ぎたい」「BQ認証」「gcloud認証」「データ分析の認証設定」等のリクエストで発動。

当需要为 AI 系统设计多层安全防线、内容过滤策略和伦理边界时调用此 skill。典型场景包括：设计拒绝策略与升级机制、防御 prompt 注入攻击、实现领域特定安全规则（教育、医疗、金融等）、定义 AI 的价值观锚点。 不适用于：定义工具操作权限（应使用 tool-specification）、定义 AI 身份（persona-design）、调整输出风格（personality-system）。 关键 trigger 信号：AI 涉及敏感话题、需要设计"拒绝回答"策略、存在 prompt 注入风险、特定行业合规要求、需要多层防御而非单一规则。

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当系统提示需要防御提示注入、越狱攻击、社会工程、内容信任边界突破等安全威胁时调用此 Skill。适用于构建 AI Agent、聊天机器人、文档处理助手等任何接受外部输入的系统提示。不适用于纯内部工具调用场景或已完全隔离的沙箱环境，也不适用于 UI 布局或响应格式设计。

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调香师与香水 (调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、accord 和弦、配方 (酒精中 % 浓度)、浓度分级 (parfum/EDP/EDT/EDC)、调香师的「香风琴」orgue、trials/mods 试样迭代、weighing 称量精度; (f) 法规与安全 — IFRA standards (原料限用)、EU 致敏原标签 (26→80+ allergens)、REACH、橡苔/atranol 限用、经典香水 (Mitsouko/Chanel No.5) 因法规被迫重配 (reformulation) 与创作自由之张力; (g) 评价/批评 — Luca Turin & Tania Sanchez (《Perfumes: The Guide》《The Secret of Scent》气味的科学)、香评人、Fragrantica/Basenotes 社区、vintage vs reformulation 之争、niche vs designer 之争。学派分歧: 法系天然传统派 vs 分子合成派、天然纯粹派 vs 合成实用派、haute parfumerie/niche 艺术派 vs mass designer 商业派、「鼻子=艺术家」vs「调香师=香气工程师/技师」、嗅觉科学之争 (Luca Turin 振动理论 vs 主流形状/受体理论)。不含: 香薰蜡烛/家居香氛纯生产营销、芳香疗法健康宣称 (aromatherapy)、纯化妆品配方学 (超出香精范畴)、DIY 家用香氛套件、精油传销/MLM。) Master OS — automated mastery of 调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、accord 和弦、配方 (酒精中 % 浓度)、浓度分级 (parfum/EDP/EDT/EDC)、调香师的「香风琴」orgue、trials/mods 试样迭代、weighing 称量精度; (f) 法规与安全 — IFRA standards (原料限用)、EU 致敏原标签 (26→80+ allergens)、REACH、橡苔/atranol 限用、经典香水 (Mitsouko/Chanel No.5) 因法规被迫重配 (reformulation) 与创作自由之张力; (g) 评价/批评 — Luca Turin & Tania Sanchez (《Perfumes: The Guide》《The Secret of Scent》气味的科学)、香评人、Fragrantica/Basenotes 社区、vintage vs reformulation 之争、niche vs designer 之争。学派分歧: 法系天然传统派 vs 分子合成派、天然纯粹派 vs 合成实用派、haute parfumerie/niche 艺术派 vs mass designer 商业派、「鼻子=艺术家」vs「调香师=香气工程师/技师」、嗅觉科学之争 (Luca Turin 振动理论 vs 主流形状/受体理论)。不含: 香薰蜡烛/家居香氛纯生产营销、芳香疗法健康宣称 (aromatherapy)、纯化妆品配方学 (超出香精范畴)、DIY 家用香氛套件、精油传销/MLM。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、ac

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DevOps 与站点可靠性工程 (SRE) — 平台 / 基础设施 / 可靠性工程师的认知操作系统, 覆盖软件交付 + 运维全生命周期 (CI/CD 与发布工程 trunk-based + 渐进式发布 canary/blue-green/feature flag + GitOps Argo CD/Flux / 基础设施即代码 Terraform/OpenTofu/Pulumi/Ansible + policy-as-code OPA / 容器与编排 Docker/Kubernetes + Helm/Kustomize + service mesh Istio/Linkerd / 可观测性 Prometheus + Loki + OpenTelemetry + Honeycomb + eBPF + RED/USE / SLO-SLI-error budget 与可靠性工程 Google SRE 学科 + 容量规划 + 优雅降级 / 事件管理与 on-call 事件指挥 + PagerDuty + runbook + 无指责复盘 + MTTR / 云平台与 FinOps AWS/GCP/Azure + 成本优化 + 弹性伸缩 / 平台工程与开发者体验 IDP + Backstage + golden path + Team Topologies / DevSecOps 与供应链安全 shift-left + SBOM + SLSA + sigstore + Vault / 韧性与混沌工程 fault injection + game day + 安全科学 / DORA 指标与工程效能 部署频率 + 变更前置时间 + 变更失败率 + Accelerate 研究 / 数据库与有状态运维 schema 迁移 + 备份容灾) — 不含 通用应用开发 / 纯云销售认证速成 / 'DevOps = 跑 Jenkins 的岗位' 窄化误解 / ITIL 工单文化传统运维 (旧范式仅做边界) / 把手工运维 ClickOps 当稳态 (是 toil, 本 skill 核心反模式) (DevOps & Site Reliability Engineering — the cognitive operating system of platform / infrastructure / reliability practitioners who own the full software delivery + operational lifecycle, covering (a) CI/CD & release engineering (build pipelines, trunk-based development, progressive delivery — canary / blue-green / feature flags, GitOps with Argo CD / Flux), (b) Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Pulumi, CloudFormation, Ansible, Crossplane — module design, state management, drift, policy-as-code OPA / Sentinel / Checkov), (c) containers & orchestration (Docker / OCI, Kubernetes — scheduling, networking CNI, storage CSI, operators / CRDs, Helm / Kustomize, service mesh Istio / Linkerd), (d) observability (the three pillars + beyond — metrics Prometheus / VictoriaMetrics, logs Loki / ELK, traces OpenTelemetry / Jaeger / Tempo, high-cardinality observability Honeycomb, eBPF, RED / USE methods, SLO-based alerting), (e) SLO / SLI / error budgets & reliability engineering (Google SRE discipline — service level objectives, error budget policy, toil budgets, capacity planning, load shedding, graceful degradation), (f) incident management & on-call (incident command, PagerDuty / Opsgenie, runbooks, blameless postmortems, MTTR / MTTD, error budget burn), (g) cloud platforms & FinOps (AWS / GCP / Azure well-architected, multi-region, cost optimization, autoscaling), (h) platform engineering & developer experience (internal developer platforms, Backstage, golden paths, self-service, Team Topologies), (i) DevSecOps & supply-chain security (shift-left, SAST / DAST, SBOM, SLSA, sigstore / cosign, secrets management Vault), (j) resilience & chaos engineering (chaos experiments, fault injection, game days, resilience engineering / safety science), (k) DORA metrics & engineering effectiveness (deployment frequency, lead time, change failure rate, MTTR, the Accelerate research), (l) databases & stateful operations (schema migrations, backups / DR, replication); NOT generic software development / app feature coding (是 平行学科, DevOps/SRE 关注 delivery + operability 不是 product feature), NOT pure cloud sales / certification cram without operational depth, NOT 'DevOps = a job title that runs Jenkins' 的窄化误解 (DevOps 是 文化 + 实践, SRE 是 Google 对 reliability 的工程化具体实现), NOT ITIL-heavy 传统运维 工单文化 (是 被 DevOps 取代的旧范式, 仅做边界标注), NOT manual ops / ClickOps as a steady state (是 toil, 本 skill 的核心反模式).) Master OS — automated mastery of DevOps & Site Reliability Engineering — the cognitive operating system of platform / infrastructure / reliability practitioners who own the full software delivery + operational lifecycle, covering (a) CI/CD & release engineering (build pipelines, trunk-based development, progressive delivery — canary / blue-green / feature flags, GitOps with Argo CD / Flux), (b) Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Pulumi, CloudFormation, Ansible, Crossplane — module design, state management, drift, policy-as-code OPA / Sentinel / Checkov), (c) containers & orchestration (Docker / OCI, Kubernetes — scheduling, networking CNI, storage CSI, operators / CRDs, He

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用户在做决策时受到群体压力或主流意见影响，需要区分"从众=安全"和"独立分析=真正保守"。 语言信号:"大家都说""分析师都推荐"/"这是行业惯例"/"为什么不随大流"/"保守一点是不是更安全" 不适用于:已经有独立分析支撑的决策（不需要纠偏时）。

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SQLクエリの正確性と安全性をレビューする

「Parse, don't validate」原則に基づくコードレビューと設計支援。validateパターン（チェックして結果を捨てる） をparseパターン（チェック結果を型で保持）に変換し、型システムで不変式を強制する設計を促進する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にvalidation関数の改善が必要な場合に使用。 対象言語: Rust, Haskell, TypeScript, Scala, Java, Go, Python。 トリガー：「バリデーションを改善して」「型で保証したい」「shotgun parsingを直して」 「不正な状態を型で防ぎたい」「Maybeを減らしたい」といった型安全性関連リクエストで起動。

Apache Pekko + Scala 3によるCQRS/Event Sourcing実装ガイド。 PersistenceEffectorを用いた集約アクター、ドメインモデルとアクターの分離、 状態遷移の型安全な表現、イベント設計、Protocol Buffersシリアライズ、 ZIOベースのユースケース層、リードモデルアップデータの実装パターンを提供する。 対象言語: Scala 3限定。CQRS/Event Sourcingアーキテクチャが前提の場合のみ使用。 トリガー条件: 「Scala」かつ「CQRS」または「Event Sourcing」または「Pekko」が リクエストに含まれる場合のみ起動。Scala以外の言語やCQRS/ES以外のアーキテクチャでは このスキルを使用してはならない。 トリガー：「PekkoでCQRS/ESを実装したい」「Scalaで集約アクターを書きたい」 「PersistenceEffectorの使い方」「Pekkoのイベントソーシング」 「ScalaでCQRSのコマンド側を実装」「Pekkoで状態遷移を管理」 といったPekko + Scala + CQRS/ES実装リクエストで起動。 非トリガー：「CQRSのトレードオフ」「イベントソーシングとは」「JavaでCQRS」 「GoでEvent Sourcing」「CQRSの概念を教えて」など、Scala/Pekko以外や概念的な質問では 起動してはならない。

Domain PrimitivesとAlways-Valid Domain Modelの設計原則に基づき、ドメインモデルの型安全性と不変条件を 保証する設計・実装を支援する。プリミティブ型の濫用を防ぎ、構築時検証・不変性・自己完結性を備えた ドメイン固有の型を設計する。コードレビュー、新規実装、リファクタリング時に使用。 対象言語: Rust, TypeScript, Java。他の言語（Kotlin, Scala, Go, Python等）にも応用可能。 トリガー：「ドメインプリミティブを作りたい」「Always-Validなモデルを設計」「プリミティブ型をラップしたい」 「構築時に検証したい」「無効な状態を型で防ぎたい」「Smart Constructorパターン」等のリクエストで起動。

Foundry hosted agent を Agent 365 Autopilot として発行し、自分のメールアドレス・予定表・権限で働く『デジタルな同僚』を Teams / Microsoft 365 Copilot に公開する。初回 scaffold で AI チームメイト評価Hub（Code Apps）、通常会話を採点する Python EvaluationWorker、回帰テストを同時生成し、publish 時に Foundry Monitor/Evaluations の日次評価も自動構成する。複数 Autopilot は共通 Dataverse Hub を agentkey で安全に共有する。メール応対 / Dataverse 検索 / Web 検索 / 定期実行 / コード実行 / 成果物共有 / Teams プレゼンスの機能ブロックに対応し、自己ホスト経路も互換用途として残す。CI/CD・レビューゲートは alm スキルに委譲する。

会議・メール・チャット・ヒヤリハットから再利用可能な安全・品質・工程・工法ナレッジを作る。 Use when ユーザーが「今回の教訓をナレッジ化して」「会議から再発防止策を登録して」と依頼したとき。

Laravel 安全最佳实践，涵盖认证/授权、验证、CSRF、批量赋值、文件上传、密钥管理、速率限制和安全部署。

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Nuxt 4 应用模式，涵盖水合安全、性能优化、路由规则、懒加载，以及使用 useFetch 和 useAsyncData 进行 SSR 安全的数据获取。

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