Use for authorized cloud, container, and Kubernetes security assessment including metadata SSRF, IAM misconfig, container escape paths, and cluster RBAC review.
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。
supply-chain-security/）□ 当前身份：云 AK/SK、K8s SA、节点 SSH？
□ 范围：单账号 / 单 cluster / 单 namespace
□ 网络档：authorized_target_only
# 示例（按厂商替换；MUST 在授权账号内）
aws sts get-caller-identity
aws s3 ls
# Azure / GCP 对应 identity 命令
□ 公开桶 / 错误 ACL
□ 元数据：IMDSv1 vs v2；SSRF 链
□ 角色可扮演（PassRole）与横向
□ 是否 privileged / hostPath / hostNetwork
□ capabilities（SYS_ADMIN 等）
□ 可写宿主机路径 → 逃逸候选
□ 镜像历史与已知 CVE → Trivy
kubectl auth can-i --list
kubectl get pods,secrets,svc -A
kubectl get clusterrolebindings
□ SA token 挂载与权限
□ 危险 admission webhook 缺失
□ etcd / dashboard 暴露
□ 网络策略是否默认放行
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| kubectl | 集群交互 |
| trivy | 镜像/IaC |
| kube-bench / kubeaudit | CIS/配置 |
| pacu / scoutsuite | 云审计（授权） |
| nuclei | 已知云漏洞模板 |
references/k8s-cloud-checklist.md../../CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-agent-cloud/../supply-chain-security/ ../pentest-tools/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
Train and optimize AI agents using Microsoft's Agent Lightning framework with reinforcement learning. Use when setting up agent training, instrumenting agents with tracing, configuring LightningStore, implementing reward functions, or optimizing prompts with RL/APO algorithms.
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Post-run self-evaluation system that scores agent output on correctness, clarity, actionability, and conciseness. Use after /team runs, skill executions, or when explicitly asked to evaluate output quality.
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Create AI marketing videos for ads, promos, product launches, and brand content. Models: Veo, Seedance, Wan, FLUX for visuals, Kokoro for voiceover. Types: product demos, testimonials, explainers, social ads, brand videos. Use for: Facebook ads, YouTube ads, product launches, brand awareness. Triggers: marketing video, ad video, promo video, commercial, brand video, product video, explainer video, ad creative, video ad, facebook ad video, youtube ad, instagram ad, tiktok ad, promotional video, launch video
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Use when building AI features into a product: LLM integration, RAG pipelines, guardrails, streaming, AI UX, prompt engineering, or AI cost control. Treats prompts as code and validates every model output.
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Your AI research and engineering brain trust. 59 named personas across 8 cells covering frontier labs, applied product, model architecture, reasoning/RL/agents, alignment and interpretability, theory and science of DL, multimodal and…
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Use when designing a new REST or GraphQL API, reviewing an API spec before implementation, setting team API standards, or migrating REST to GraphQL. Covers resources, HTTP semantics, pagination, error handling, and pitfalls.
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