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概要と使いどころ
OpenAI API (developers.openai.com) の Responses API リファレンス。 text generation, embeddings, structured outputs, streaming, function calling, programmatic tool calling, conversation state, prompt caching, reasoning models, background mode, compaction, multi-agent。 webhooks, error codes, rate limits, Realtime API server controls。 公式 SDK (Python / JavaScript(JS) / .NET / Java / Go / Ruby), openai CLI。 Chat Completions / Assistants からの移行, deprecations。
Storybook (UI コンポーネントカタログ・テストツール) リファレンス。 story, CSF (Component Story Format)、args, argTypes, decorators、 play function、interaction tests、autodocs、 main.ts / preview.ts 設定、アドオン (a11y, controls, viewport, themes)。
React Flow (ノードベース UI / フロー図ライブラリ for React) リファレンス。 ReactFlow コンポーネント、Node, Edge, Handle, Viewport、 カスタムノード / エッジ、Controls / MiniMap / Background、 レイアウトアルゴリズム (dagre, elkjs)、ドラッグ&ドロップ、エッジ接続。
Compact two-icon Copy / Copy-for-AI controls (components/agent-copy). Use when adding copy buttons to a row, card, list, or record; merging duplicate Copy/JSON/AI controls; continuing the copy rollout; or writing a Copy-for-AI payload. NOT for markdown content actions (use rich-document-actions).
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Three.js interaction - raycasting, controls, mouse/touch input, object selection. Use when handling user input, implementing click detection, adding camera controls, or creating interactive 3D experiences.
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Presents a risk framework for every configurable security control in NemoClaw. Use when evaluating security posture, reviewing sandbox security defaults, or assessing control trade-offs. Trigger keywords - nemoclaw security best practices, sandbox security controls risk framework, nemoclaw credential storage, credentials.json, api key security, openclaw security controls, nemoclaw security boundary, prompt injection, tool access control.
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Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)
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Build a vulnerability exception and risk acceptance tracking system with approval workflows, compensating controls documentation, and expiration management.
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This skill details how to conduct cloud security audits using Center for Internet Security benchmarks for AWS, Azure, and GCP. It covers interpreting CIS Foundations Benchmark controls, running automated assessments with tools like Prowler and ScoutSuite, remediating failed controls, and maintaining continuous compliance monitoring against CIS v5 for AWS, v4 for Azure, and v4 for GCP.
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Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain framework to identify which phases an adversary has completed, where defenses succeeded or failed, and what controls would have interrupted the attack at earlier phases. Use when conducting post-incident analysis, building prevention-focused security controls, or mapping detection gaps to kill chain phases. Activates for requests involving kill chain analysis, intrusion kill chain, attack phase mapping, or Lockheed Martin kill chain framework.
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Safety-case design for always-on agents with episodic memory. Covers data hygiene, privacy and security risk surfaces, cost controls, scope, user dependency concerns, retention, incident containment, and responsible deployment evidence. It identifies hazards and asks for named controls, tests, owners, and residual uncertainty; it does not provide legal, clinical, youth-safety, or jurisdictional determinations. Activate on: "agent safety", "always-on agent privacy", "agent cost control", "persistent agent risks", "AI companion safety", "agent data hygiene", "runaway agent costs", "parasocial AI risk", "/always-on-agent-safety". NOT for: architecture design (use always-on-agent-architecture), input design (use always-on-agent-inputs), application brainstorming (use always-on-agent-applications), healthcare compliance specifically (use hipaa-compliance).
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Declare an agentic application's interaction disclosure, state, context, capabilities, and effect-control boundaries. Use for a reviewable design specification and static consistency audit before implementation. NOT for proving that controls are deployed or enforced, exposing private chain-of-thought, selecting a model/router, or designing a multi-agent protocol.
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動作確認やPR用の録画に字幕、注目箇所のズーム、再生速度の変更を加え、元動画を証拠として残しながら説明付きのMP4に仕上げるスキル。
ネットワークカメラやローカルのウェブカメラから、静止画や短い動画を保存します。動きの検知や、対応するUSBカメラの向き・ズームの操作も扱います。
AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。
医療アプリの患者・職員の機密情報を分類し、施設単位のアクセス制御や監査記録を設計するとともに、ログ・URL・ブラウザー保存からの情報漏えいを点検するスキル。
LLM APIの費用を抑えるため、作業の複雑さに応じたモデル選択、予算の記録、一時的なエラーの再試行、共通プロンプトのキャッシュを組み合わせる設計例を示します。
顧客の契約・請求状況を調べ、重複購入や更新失敗を分類し、返金・解約・請求管理画面の復旧から、顧客への返信案と製品の改善点まで整理するスキル。
Solidityの自動マーケットメーカーや流動性プールを対象に、再入攻撃、価格操作、交換時の価格ずれ、管理者権限などを点検し、安全な実装例を参照するスキル。
ローカルで動く開発サーバーやWebhook受信先を、SSH経由でインターネットに公開するスキル。専用ソフトの追加なしで、共有用URLの取得やアクセス制限を行えます。
文章からの画像生成や、既存画像の画風変更、指定部分の補完をPythonで実装します。構図やスタイルの制御、生成設定の調整、メモリ節約も案内するスキルです。
デスクトップアプリのクリックや文字入力を、利用者の作業を妨げにくい背景操作で進めるスキル。画面の要素を確認し、操作結果に応じて方法を切り替えます。
Controls an isolated Browser Use Cloud browser from a sandboxed machine with the current Browser Use CLI.
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Wrap any HTML artifact with a side panel of live, parameterized controls — accent color, type scale, density, motion, theme — that rewrite CSS custom properties in real time and persist to localStorage. Lets the user explore variants of a design without re-prompting the agent. Use when the brief asks for "variants", "side-by-side options", "tweak this", "let me adjust", "live knobs", or "实时调参".
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