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Deploys .NET from GitHub Actions. Azure Web Apps, GitHub Pages, container registries.

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Sync shared repo assets into local ~/.github, ~/.codex, and ~/.claude, and apply MCP settings from the shared canonical runtime catalog. Use when runtime assets are stale or after onboarding a new machine.

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Create safe, deterministic git worktrees for large or risky workstreams. Use when tasks are complex enough to warrant isolation from the main working tree.

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Sync shared repo assets into local ~/.github and ~/.codex, and apply MCP settings from the shared canonical runtime catalog.

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Remove a future phase from roadmap and renumber subsequent phases

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Resume work from previous session with full context restoration

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Request cross-AI peer review of phase plans from external AI CLIs

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Generate AI design contract (AI-SPEC.md) for phases that involve building AI systems — framework selection, implementation guidance from official docs, and evaluation strategy

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Capture idea or task as todo from current conversation context

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Archive accumulated phase directories from completed milestones

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Interactive command center for managing multiple phases from one terminal

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Extract decisions, lessons, patterns, and surprises from completed phase artifacts

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Import a GSD-2 (.gsd/) project back to GSD v1 (.planning/) format

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Generate a comprehensive project summary from milestone artifacts for team onboarding and review

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Identifies and exploits SMB protocol vulnerabilities using Metasploit Framework during authorized penetration tests to demonstrate risks from unpatched Windows systems, misconfigured shares, and weak authentication in enterprise networks.

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Exploits JWT algorithm confusion vulnerabilities where the server's token verification library accepts the algorithm specified in the JWT header rather than enforcing a fixed algorithm. The tester manipulates the alg header to switch from RS256 to HS256 (using the RSA public key as the HMAC secret), sets alg to none to bypass signature verification, or exploits kid/jku/x5u header injection to supply attacker-controlled keys. Activates for requests involving JWT algorithm confusion, alg none attack, key confusion attack, or JWT signature bypass.

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Exploit the noPac vulnerability chain (CVE-2021-42278 sAMAccountName spoofing and CVE-2021-42287 KDC PAC confusion) to escalate from standard domain user to Domain Admin in Active Directory environments.

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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.

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Detecting data exfiltration attempts from AWS S3 buckets by analyzing CloudTrail S3 data events, VPC Flow Logs, GuardDuty findings, Amazon Macie alerts, and S3 access patterns to identify unauthorized bulk downloads and cross-account data transfers.

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Detect NTLM relay attacks through Windows Security Event correlation by analyzing Event 4624 LogonType 3 for IP-to-hostname mismatches, identifying Responder/LLMNR poisoning artifacts, auditing SMB and LDAP signing enforcement across the domain, and detecting NTLM downgrade attacks from NTLMv2 to NTLMv1 using event log analysis.

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Detect command injection attacks against Modbus TCP/RTU protocol in ICS environments by monitoring for unauthorized write operations, anomalous function codes, malformed frames, and deviations from established communication baselines using ICS-aware IDS and protocol deep packet inspection.

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Detect anomalies in DNP3 (Distributed Network Protocol 3) communications used in SCADA systems by monitoring for unauthorized control commands, firmware update attempts, protocol violations, and deviations from baseline traffic patterns using deep packet inspection and machine learning approaches.

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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.

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Detect unauthorized modifications to running containers by monitoring for binary execution drift, file system changes, and configuration deviations from the original container image.

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