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ツールを使って自律的に動くAIエージェントの構成を設計します。計画の立て方や記憶の管理、失敗時の復帰、実行回数・コストの制限を具体的な作業に合わせて検討します。

• ツールを使うAIの実行方式を選びたいとき
• 長時間処理の記憶と復帰方法の設計
• ツール権限と実行・コスト上限の設定

LLMアプリやAIエージェントを対象に、プロンプトインジェクション、個人情報漏えい、モデル改ざんなどへの対策を整理し、本番環境の防御設計を支援するスキル。

• AIへの不正な指示への対策見直し
• LLMの応答から個人情報を除きたいとき
• LLM APIの認証と利用制限の設計

AIエージェントへの不正な指示やツールの悪用、情報漏えいに備える設計を支援するスキル。入力検証、実行環境の隔離、権限制限、監査ログを重ねた対策を扱います。

• 不正な指示への対策を点検したいとき
• ツール実行の隔離と権限制限
• 顧客間の情報漏えいリスクの確認

AI推論サービス間の通信保護と振り分けを設計するスキル。Istioの設定例をもとに、相互認証、モデルの段階公開、再試行制限、障害の波及防止や監視を整理します。

• 推論サービス間の通信を保護したいとき
• 新モデルを段階的に公開したいとき
• GPU処理の再試行と障害対策の見直し

既存AIエージェントの実行記録や利用者の反応から課題を分析し、指示文と作業手順を改善します。変更前後の比較テストで品質、速度、コストを確かめ、継続的な見直しにつなげます。

• 失敗や利用者の修正傾向を調べたいとき
• 指示文や例示、出力形式の改善
• 変更前後のA/Bテスト

許可された作業領域で複数のローカルCLIエージェントをtmux経由で起動・停止し、タスクの割り当てやログ監視、成果の確認を進めるための管理ガイド。

• 複数のローカルエージェントの並行実行
• 設定済みエージェントへのタスク割り当て
• エージェントのログや出力の監視

エージェントが作業前に過去の記憶を参照し、決定・訂正・失敗を作業後に保存するルールを定め、セッションをまたぐ方針や好みの引き継ぎを支援するスキル。

• 好みやプロジェクトの慣習を引き継ぎたいとき
• 利用者の訂正を次回のために記録
• 変更した決定の履歴を残したいとき

コードやインフラのセキュリティ監査、脅威の洗い出し、設定の強化を支援します。OWASPに沿った確認や、攻撃側・防御側の検証、インシデント対応も扱います。

• コードとインフラの安全性を点検したいとき
• STRIDEやPASTAで脅威を整理したいとき
• セキュリティ設定を強化したいとき

PRやブランチ、ローカルのコード変更をGitNexusで調べ、影響範囲と実装・テストの根拠から、不具合やテスト不足、マージ前のリスクを評価します。

• マージ前のPRレビュー
• 変更箇所以外への影響を調べたいとき
• 変更に対するテスト不足の確認

Airflowの改善提案をConfluenceの仕様、PR、コード構成と照合し、実装済み・進行中・未着手の内訳や仕様の更新箇所を根拠付きで整理するスキル。

• AIPの実装状況を確認したいとき
• 仕様と実装の差分確認
• 複数AIPの進捗報告

内定条件の基本給・賞与・株式報酬を分けて比較し、根拠のある希望条件を整理します。条件交渉のメールや通話台本、練習、承諾・辞退の文面まで支援します。

• 複数の内定条件を比較したいとき
• 条件交渉メールの作成
• 給与交渉の通話練習

CCXTに未対応の取引所を追加するため、TypeScriptのひな型作成からデータ形式の統一、認証、テスト、多言語での検証まで案内するスキルです。

• CCXT未対応の取引所を追加
• 取引所の応答を共通形式に変換
• 実際のAPI応答で回帰テストを準備

端末内のClaude Codeの利用履歴をGit履歴と照合し、期間・プロジェクト別の活動を集計します。上司への説明や振り返りに使えるMarkdownとHTMLを作成します。

• 上司にClaude Codeの利用を説明したいとき
• 月ごとのプロジェクト別活動の振り返り
• 自己評価の根拠資料づくり

CTFの隔離環境でブラウザーからAPIやバックグラウンド処理まで実際の通信を追い、認証状態や経路設定を照合して、画面とサーバーの挙動の違いを調べるスキル。

• 認証やセッションの流れを追いたいとき
• ブラウザーの状態とサーバー挙動の照合
• アップロードやバックグラウンド処理の追跡

許可された無線機器を対象に、SDRで信号の周波数や変調方式、通信手順を調べ、遮蔽された実験環境で再送の可否や不正操作につながる問題を評価します。

• 許可されたリモコンやセンサーの信号識別
• 合法的に受信した無線プロトコルの解析
• 遮蔽室でのリプレイ可否の評価

CTFの隔離環境でAndroidアプリの実行中の処理を観測し、署名生成や保存データ、Javaとネイティブ処理の境界を調べ、受理される通信を再現するスキル。

• リクエスト署名の入力と出力の追跡
• フックでJavaとネイティブ間を調べたいとき
• アプリ設定・DB・トークン保存先の調査

許可を得た機器の基板からデバッグ端子を探し、電圧や配線、起動ログを記録しながら、ファームウェアの抽出と後続の解析への引き継ぎを支援するスキルです。

• UART／JTAG／SWD端子の探索
• 起動ログを収集・記録したいとき
• セキュアブートや暗号化Flashの評価

コードを安全性・性能・品質・保守性の観点でレビューします。問題の場所と影響、重大度を整理し、修正コード例や改善の優先順位を示します。

• マージ前にPull Requestを確認したいとき
• 認証や情報漏えいのリスクを調べたいとき
• クエリや処理の非効率を探したいとき

コードを安全性・処理性能・品質・保守性の観点でレビューし、問題の場所や影響、深刻度、修正例を整理して、優先して改善すべき点を示すスキル。

• プルリクエストをレビューしたいとき
• 認証や機密情報の扱いを点検したいとき
• 処理やデータベースの無駄を探したいとき

コードを安全性・処理性能・品質・保守性の観点でレビューし、問題の場所や影響、深刻度、修正例を整理して、優先して改善すべき点を示すスキル。

• プルリクエストをレビューしたいとき
• 認証や機密情報の扱いを点検したいとき
• 処理やデータベースの無駄を探したいとき

システムの設計をSTRIDEの6分類で点検し、なりすましや情報漏えいなどの脅威を洗い出します。対策の検討やセキュリティ文書の作成にも使えます。

• 脅威分析の会議を始めたいとき
• 既存システムの設計を点検したいとき
• 脅威と対策を文書化したいとき

LLMの追加学習が必要かを見極め、検索やプロンプトの改善とも比較しながら、手元のデータと評価方法に合う学習手法、モデル規模、必要メモリを検討するスキル。

• 追加学習と検索・プロンプトを比較したいとき
• 手元のデータに合う学習手法の選定
• モデル規模と必要メモリの検討

Pythonのコードをインストールして使えるパッケージにまとめ、配布用ファイルの作成やPyPI公開に必要な構成・依存関係・設定を整えるスキルです。

• Pythonライブラリを配布したいとき
• インストール可能なCLIツールを作る
• wheelとソース配布物を作りたいとき

機械学習のデータ準備から学習、検証、本番公開、監視までをつなぐ作業手順を設計します。各工程の依存関係、再実行、段階的な公開や切り戻しの方針も整理できます。

• 機械学習の一連の工程を設計したいとき
• 再現可能な学習手順の構築
• 本番公開前のモデル比較