エンタープライズ向けエージェント型RAGセキュリティコパイロット。ガードレール、コンテキストエンジニアリング、メモリ、マルチエージェントワークフロー、MCPスタイルツール、評価、および可観測性を備えています。
このスキルは、エンタープライズ環境向けに設計されたエージェント型RAG（Retrieval-Augmented Generation）セキュリティコパイロットです。堅牢なガードレール、高度なコンテキストエンジニアリング、永続的なメモリ機能、および複数のエージェントが連携するワークフローを統合しており、MCP（Model Context Protocol）スタイルのツールを活用して拡張性と制御性を実現します。主なユースケースとしては、セキュリティインシデント対応、脅威ハンティング、ポリシーコンプライアンスの自動化などが挙げられ、すべての動作に対して評価メトリクスと可観測性が組み込まれています。Claude CodeやCodexなどのAIエージェントプラットフォームとの統合を想定しており、GitHubリポジトリから発見された最新のエージェントスキルとして提供されます。開発者はこのスキルを使用することで、安全で監視可能なAI駆動のセキュリティオペレーションを迅速に構築できます。
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エンタープライズ向けエージェント型RAGセキュリティコパイロット。ガードレール、コンテキストエンジニアリング、メモリ、マルチエージェントワークフロー、MCPスタイルツール、評価、および可観測性を備えています。
ソース: https://github.com/punamsahu1-spec/devsentinel-ai-architect-lab
エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化のための過去24時間にプッシュされたGitHubリポジトリから発見されました。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.