Use when analyzing pcap or pcapng files, triaging network captures, labeling IPs with evidence, generating PNG charts, or writing packet analysis reports. Keywords: pcap, pcapng, tshark, Wireshark, scapy, DNS, TLS SNI, RDAP, graph, matplotlib, gnuplot, packet capture.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
pcap / pcapng を読んで、全体像の把握、IP の意味付け、PNG 可視化、Markdown レポート化まで進めるための skill。
pcap や pcapng を渡されて、まず何が起きているか把握したいときProtocol Hierarchy → Endpoints → Conversations で全体像を作る。HTTP Host -> DNS 応答 -> TLS SNI / gQUIC SNI -> RDAP -> reverse DNS の順で意味付けする。hostname と organization のような別種の根拠は分けて持つ。capinfos / tshark で切ってから scapy / matplotlib へ渡す。調査目的を固定する
キャプチャ品質を確認する
pcapng の名前解決情報を確認する。全体像を作る
Protocol Hierarchy / Endpoints / Conversations でベースラインを作る。主要通信先を意味付けする
Unknown のまま残す。行動特性と異常候補を整理する
確認できたこと / 要再確認 / 未解決 で整理する。可視化とレポート化を行う
Protocol Hierarchy / Endpoints / Conversationsmatplotlibgnuplot確認できたこと / 要再確認 / 未解決 の整理確認できたこと / 要再確認 / 未解決 に整理されているtshark manual: https://www.wireshark.org/docs/man-pages/tshark.htmlcapinfos manual: https://www.wireshark.org/docs/man-pages/capinfos.htmlまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Design, review, and debug agent workflows, and decide when a request should use a prompt, instruction, skill, agent, or hook before escalating to multi-agent design. Use for .agent.md / .instructions.md / .prompt.md / AGENTS.md work, workflow architecture, orchestration planning, scheduled automation model allocation, or when agent workflows may be overkill. Triggers on 'agent workflow', 'create agent', 'automation models', 'ワークフロー設計', 'orchestrator'.
Design, run, and review fair performance, token, and cost comparisons across GitHub Copilot CLI, Codex CLI, and direct model APIs. Use for AI CLI benchmark, Copilot vs Codex, prompt-cache diagnosis, cache read/write analysis, fresh-process latency measurement, token-cost comparison, or when a benchmark must separate provider caching from local CLI caches.
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Analyze historical VS Code GitHub Copilot Chat sessions by model, reasoning effort, AIU, time, reliability, workflow behavior, and external quality evidence, or safely prune workspace-scoped local chat history by age. Use for session analysis, repeated-task retrospectives, model evaluation, cost/performance analysis, and old session cleanup.
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Create reproducible animated infographic GIFs from structured data or measured results, with audience-language labels, explicit timing semantics, representative-frame QA, and a static fallback. Use when asked for GIF生成, animated infographic, 動的インフォグラフィック, 結果が流れる図, animated benchmark, or a blog/SNS animation whose displayed metrics must remain traceable to source data.
Create polished, validated architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle/state diagrams as explorable standalone HTML with inline SVG, dark/light themes, optional trace motion, and PNG/JPEG/WebP/SVG/WebM export. Accept plain-language requirements or pasted Mermaid flowchart, sequenceDiagram, and stateDiagram input; inspect repository evidence when the diagram must reflect real code. Use when the user asks to visualize system architecture, infrastructure, cloud/security/network topology, technical workflows, API call sequences, request lifecycles, data pipelines, ETL/ELT, data lineage, state machines, or to convert/beautify Mermaid. Also use for Archify, interactive or animated HTML diagrams, インタラクティブ図, 動く構成図. When an editable .drawio file is required, use the draw.io workflow instead and treat Archify HTML only as a supplement.
Generate ASCII-art text banners for terminals, READMEs, and CLI startup messages. Use when a user asks for an ASCII banner, text art, バナー, アスキーアート, or a decorative header for a script/README.