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概要と使いどころ
Structured methodology for adversarial thinking — generating attack scenarios, abuse cases, race conditions, and security edge cases against specs and implementations. Produces spec-level gap items, not code-level fixes.
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Structured 3-phase peer review of a diff or PR — intent, issues by severity, then pointed merge-readiness questions and a verdict. Use for general code review. Not for AI workflow self-fix-and-edit (ai-systems-review) or no-edit devil's-advocate threat models (adversarial-challenge). Phase 3 asks questions only; it is not the adversarial-challenge skill.
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Hostile self-review of recently written AI workflow code that then applies fixes (agents, tools, chat context, summarization, tokens, attachments). Use after generating AI systems code, or when asked to self-review and harden it. Not for PR peer review (code-review) or no-edit devil's-advocate attacks (adversarial-challenge). Prefer: adversarial-challenge → decide → this skill.
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Fresh adversarial code review with binary PASS/FAIL verdicts, evidence citations, and anchoring bias prevention via fresh reviewer spawning.
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Library of realistic adversarial attack vectors and anti-patterns to avoid. Contains examples of valid attacks and subtle gaming patterns to reject.
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Multi-Agent Adversarial Analysis System for code security
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MAGI System v2 — AoT 分解 + MELCHIOR/BALTHASAR/CASPAR 合議 + lam-harness:gabriel adversarial probe による 構造化意思決定フレームワーク。判断ポイント 2+ / 影響レイヤー 3+ / 選択肢 3+ で使用。 Use when facing complex decisions with multiple trade-offs or architectural choices.
MAGI System v2 — AoT 分解 + MELCHIOR/BALTHASAR/CASPAR 合議 + gabriel adversarial probe による 構造化意思決定フレームワーク。判断ポイント 2+ / 影響レイヤー 3+ / 選択肢 3+ で使用。 Use when facing complex decisions with multiple trade-offs or architectural choices.
敵対的分析手法を統合したレビューの entry skill。認知バイアス対策の3手法 （Pre-mortem / War Game / Logic Torturing）と、宣言・主張と実態の乖離を突く claim-vs-actual 検出3パターン（Self-Contradiction / Refactor-Claim Audit / Cross-File Leakage）へルーティングし、通常のレビューでは見えない設計の盲点・ 防御の穴・論理の弱点・宣言と実装のズレを可視化する。
This skill should be used when the user wants to "test a claim against data", "validate an empirical hypothesis", "refine a model/theory with evidence", "characterize a pattern and verify it", "演繹と帰納で検証", "仮説をデータで検証して更新", "実例と反例で確かめる", "弁証法ループ", "主張を現物で裏取り", "傾向分析を検証して精緻化", or mentions iteratively updating a hypothesis by deriving predictions and testing them against a real corpus. NOTE: Use this for VALIDATING/REFINING an empirical claim or model against real data through a derive→test→update loop. Use strong-inference for debugging an UNKNOWN cause, and devils-advocate for adversarially stress-testing a DESIGN proposal.
codex exec review を基本に、必要なら codex exec を使ってコード変更のレビューを依頼し、指摘事項を報告する。通常 / 厳しめ (--strict) / 敵対的 (--adversarial、実装を壊しにいく red team) の 3 モードを持つ。「codexでレビューして」「codex-review」「/codex-review」「敵対的にレビューして」で発火。Codex 単体での単独レビュー用途。複数エージェント並行レビューは cross-review、差分ではなくコードベース全体の監査は audit を使う。
Roleplay the most difficult, tech-resistant user for your product. Browse the app as that persona, find every UX pain point, then filter complaints through a pragmatism layer to separate real problems from noise. Creates actionable tickets from genuine issues only.
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Adversarial reviewer for The Federated Harbor whitepaper — the third paper in the Curiositech sequence after Anchor and Bonded Commons. Probes federation-specific threats: trust transitivity, cross-harbor token forgery, federated revocation under partition, cross-harbor Sybil, cross-domain settlement, equivocation, bond-pool draining, cold-start joining, federation-operator Sybil. Use during a versioned red-vs-white round; pairs with federated-harbor-whitehat. NOT for incident response, NOT for the Anchor or Bonded papers (use redteam-review).
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公開前の文章やコードを二つの独立したエージェントが同じ基準で審査し、両方の合格まで修正と再審査を繰り返し、上限を超えたら人へ判断を引き継ぐスキル。
大きな機能開発や移行の目標を、複数回の作業に分けた実行計画にします。各工程の背景、依存関係、検証方法をまとめ、別のエージェントへの引き継ぎを支えます。
Adversarial plan interview before implementation.
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技術が苦手で不満を抱きやすい利用者になりきってアプリを試し、操作の分かりにくさや離脱の原因を発見。実際の改善課題と個人的な不満を分け、修正案をまとめます。
Plan-in-code fan-outs, adversarial verification, waves.
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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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Advanced RuView capabilities — RuvSense multistatic sensing (attention-weighted fusion, geometric diversity, persistent field model), cross-viewpoint fusion across multiple nodes, RF tomography (ISTA L1 solver, voxel grids), longitudinal biomechanics drift, pre-movement intention signals, adversarial signal detection, and multistatic mesh security hardening. Use for research-grade or multi-node deployments.
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Scan inputs for prompt injection, unsafe content, and adversarial attacks using AIDefence. Use when processing untrusted input (user submissions, API payloads, webhook data, tool outputs) before passing it to a model or executing it.
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Deep research harness — fan-out web searches, fetch sources, adversarially verify claims, synthesize a cited report.
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Runs one or more installed review lenses — adversarial critique, edge cases, verification gaps, structure, prose — and reports triaged findings. Use when, and only when, the user asks you to review a diff, a pull request, or an artifact — code or documents, one or many — and actually says "review"; an explicit skill:bmad-review directive from another skill counts as that ask. A request to act on feedback from an earlier review is a change, not a review. Never invoke this uninvited, including on edits you just made.
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Facilitates evidence-aware scientific ideation with independent generation, structured discussion, explicit assumptions, transparent evaluation, adversarial review, and decision logs. Use for early-stage research brainstorming or prioritizing candidate directions; hand off empirical validation, study design, ethics or regulatory review, and clinical questions to appropriate experts or skills.
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