「fid」の検索結果

Perform static analysis of malicious PDF documents using peepdf, pdfid, and pdf-parser to extract embedded JavaScript, shellcode, and suspicious objects.

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Bei vorhandenem und ausdrücklich autorisiertem lokalem Entscheidungsprofil: wiederkehrende Entscheidungen aus belegtem Feedback vorhersagen, Konfidenz kalibrieren und Vorhersage, Entscheidung und Ausführung strikt trennen.

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Compares one clause (liability, termination, confidentiality or any other) across several contracts, templates or successive versions and returns a DRAFT comparison table: verbatim clause text per document, the clause split into elements with every difference from the baseline highlighted and categorised, and neutral questions for counsel. Never says which wording is better or enforceable. Use when the user asks to "compare the liability caps across these five supplier contracts", "line up the termination clause in these three drafts", "show how the confidentiality clause changed between versions", "contrast this clause with our template" or "benchmark the indemnity wording across our customer agreements". Do not use for a whole-contract review, use contract-review-pack instead; for screening one NDA against standard positions, use nda-triage. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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6つの専門レビュアーロールを並列実行し、consensusLevel（複数ロールの合意度）と Tech Lead レポート（top3指摘・blindSpots・consensusSummary）で結果を統合する マルチエージェントレビュー entry skill。 Parallel multi-role review with consensus scoring (consensusLevel) and Tech Lead report. Use when a major release needs exhaustive multi-angle review, or when a single-perspective review is not enough and you want confidence that no reviewer angle was missed（重要リリース前の網羅レビュー・多視点の確証が 欲しいとき）。

Use this skill when a design or idea requires higher confidence, risk reduction, or formal review. This skill orchestrates a structured, sequential multi-agent design review where each agent has a strict, non-overlapping role. It prevents blind spots, false confidence, and premature convergence.

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Implements AWS Nitro Enclave-based confidential computing environments with cryptographic attestation, KMS policy integration using PCR-based condition keys, and secure vsock communication channels. The practitioner builds enclave images, configures attestation-aware KMS policies, validates attestation documents against the AWS Nitro PKI root of trust, and establishes isolated computation pipelines for processing sensitive data such as PII, cryptographic keys, and healthcare records. Activate...

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「学内委員会・教授会の議事録作成を AI で効率化したい」「録音から要点抽出のプロセスを標準化したい」 「機密性の高い会議で AI を使っていいか判断したい」「人事案件を含む教授会で AI 議事録ツールを 使って大丈夫か確認したい」「Enterprise 版がない自学で使える経路を知りたい」場面で使う、 議事録 AI 化の判断と運用のスキル。 `skills/confidential-info-guidelines/` の 3 段分類と連携し、会議機密性 × 出席者同意 × 匿名化の 3 軸判断でツール選定と運用手順を示す。

大学業務で AI に入力しようとする情報を Level 1/2/3 に判定し、入力可否と 推奨次アクションを返す。「この資料を AI に入れて大丈夫？」「議事録を 要約させたいが機密度は？」と問われた時、または職員がファイル / テキストを 共有して AI 利用可否判断を求めた時に起動する。判定基準は `confidential-info-guidelines` の 3 段分類に依拠し、所属大学規程が優先される 旨を出力末尾に必ず添える。匿名化 / 統計化による Level 降格の検討も提示する。

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HTML -> UCUF (Cocos Creator UI) conversion skill. Use for turning a complete HTML source package with ui-design-tokens.json and colors_and_type.css into Cocos usable layout/skin/screen JSON, then validating with Plan5 final fidelity gates: stale-rule audit, rule guard, visual fidelity risk, runtime interaction smoke, Cocos Editor final gate, and 95% regression matrix.

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Chaos Engineering discipline — proactive experimentation on distributed systems to build confidence in their resilience. Covers Netflix-inspired chaos principles, experiment design, blast radius control, LitmusChaos and Chaos Mesh usage, game day planning, and production safety. USE WHEN: validating system resilience before production incidents, designing chaos experiments, planning game days, implementing CI/CD chaos pipeline, or building confidence in fault tolerance. Triggers on "chaos engineering", "chaos experiment", "game day", "resilience test", "fault injection", "Litmus", "Chaos Mesh", "break things on purpose".

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Increase visual impact, contrast, personality, and compositional confidence when a design feels bland, generic, or too safe. Use when the design needs more energy, confidence, or memorability—not when the real problem is clutter, over-intensity, or micro-detail polish.

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Use when serving as a peer reviewer and deciding whether and how AI may assist, when a manuscript under review must never be pasted into an external tool, or when a confidentiality-preserving review and disclosure are needed.

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Social engineering attack techniques beyond email phishing for authorized red team and physical penetration testing engagements. Covers pretexting methodology (persona creation, authority and urgency psychological triggers, rapport building), vishing (voice phishing via caller ID spoofing, IVR system exploitation, VoIP infrastructure setup with Twilio/Asterisk), smishing (SMS-based phishing, carrier gateway abuse, short code impersonation), physical social engineering (tailgating and piggybacking, RFID badge cloning with Proxmark3, lock picking and bypass, dumpster diving for sensitive documents), USB drop attacks (Rubber Ducky keystroke injection, Bash Bunny multi-vector payloads, O.MG cable covert implants, BadUSB firmware attacks), watering hole attack planning and execution, and OSINT-driven targeting (LinkedIn harvesting, organizational chart reconstruction, employee pattern analysis). Integrates with the Social Engineering Toolkit for attack automation, Proxmark3 for RFID/NFC cloning, USB Rubber Duc...

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Validates agent outputs against expected schemas and quality criteria. Reports structural and content checks within the declared evidence scope. Activate on 'validate output', 'output validation', 'schema validation', 'check output', 'output quality'. NOT for confidence scoring (use dag-confidence-scorer) or hallucination detection (use dag-hallucination-detector).

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Records and evaluates event-specific probability forecasts for agent outputs. NOT for validation or automatic acceptance.

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Performs claim-evidence verification for agent outputs, recording supported, contradicted, or insufficient-evidence results alongside source accessibility. Activate on 'detect hallucination', 'fact check', 'verify claims', 'check accuracy', 'find fabrications'. NOT for validation (use dag-output-validator) or confidence scoring (use dag-confidence-scorer).

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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

写真や動画、公開記録の少ない手がかりをつなぎ、場所・日時・組織の関係などを検証します。根拠と仮説を分け、反証や未確認事項も整理する調査スキル。

• 公共の場所を写した写真の位置確認
• 公開記録からイベントの時系列を調べたいとき
• 企業とドメインの関係調査

候補の探索や比較を繰り返し、試行の根拠と判断を追記型の台帳に残すスキル。前回との整合性や再検証の結果を確認し、実取引や本番操作へ進む条件を明確にします。

• 試行を重ねて候補を比較したいとき
• 判断の根拠を記録したいとき
• 新情報で前回の採用候補を見直したいとき

Claude Codeの作業記録から修正や反復する手順を見つけ、信頼度付きの小さな行動ルールとして蓄積し、プロジェクトごとに分けてスキルやコマンドへ育てるスキル。

• 作業中の好みや手順を学習させたいとき
• プロジェクトごとの開発規約の整理
• 学習したルールのスキル化

Subjects every non-trivial decision to a fresh-context adversarial review before it stands. Use when you want every assumption cross-examined before proceeding, when stress-testing a plan for hidden failure modes, when correctness matters more than speed, when working in unfamiliar code, when stakes are high (production auth, security-sensitive logic, a high-stakes migration, irreversible operations), or any time a confident output would be cheaper to verify now than to debug later.

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Extracts what the user actually wants instead of what they think they should want. Achieves this through one-question-at-a-time interview until ~95% confidence about the underlying intent. Use when an ask is underspecified ("build me X" without "for whom" or "why now"), when the user explicitly invokes ("interview me", "grill me", "are we sure?", "stress-test my thinking"), or when you catch yourself silently filling in ambiguous requirements before any plan, spec, or code exists.

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