Use for authorized email security review including phishing analysis, header authentication (SPF/DKIM/DMARC), BEC patterns, and mailbox token abuse research.
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。
□ 完整原始头：Received 链、From/Return-Path 一致性
□ SPF/DKIM/DMARC 对齐结果
□ URL 沙箱与附件静态（联合 malware-analysis）
□ 仿冒品牌与回复地址差异
□ 租户：反钓鱼策略、外部标记、MFA、OAuth app 同意
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| 邮件客户端「查看源」 | 头 |
| dig/nslookup | SPF/DMARC 记录 |
| urlscan / 沙箱 | 链接与附件 |
| 租户管理中心 | 策略 |
references/email-auth-checklist.md../malware-analysis/ ../attack-chain/（钓鱼阶段） ../windows-ad/（令牌）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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