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curiositech/windags-skills

暗号技術を用いたエージェントシステム向けセキュリティ。ゼロトラストエージェントネットワーキング、署名付きメッセージエンベロープ(JWS/JWE)、ケイパビリティベースのセキュリティ(ocaps)、マークルツリー監査証跡、WASMサンドボックス化、形式検証をカバーします。CLI開発ツールのセキュリティ、エージェント間のmTLS、権限境界(AIエージェントの最小権限)、スキル/プラグインのサプライチェーンセキュリティも対象。

windags-skills とは?

このスキルは、自律型AIエージェントシステムのための暗号化セキュリティアーキテクチャを提供します。ゼロトラスト原則に基づき、エージェント間のすべての通信、読み込まれるスキル、呼び出されるツール、返される結果に対して「常に検証し、決して信頼しない」アプローチを実装します。具体的には、mTLS(相互TLS)によるエージェント間通信の保護、JWS/JWEを用いた署名付きメッセージエンベロープ、ケイパビリティベースのセキュリティモデル(ocaps)によるきめ細かな権限管理、マークルツリーを使用した改ざん防止監査証跡、WASMサンドボックスによる安全なコード実行、形式検証によるセキュリティ保証をカバーします。また、スキル/プラグインのサプライチェーンセキュリティやCLI開発ツールのセキュリティにも対応し、マルチエージェントシステムやAIエージェントの安全な運用に必要な包括的なセキュリティ対策を提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentic-zero-trust-security

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ドキュメント

Agentic Zero-Trust Security(エージェンティックゼロトラストセキュリティ)

自律型AIエージェントシステムのための暗号化セキュリティアーキテクチャ。このスキルは、従来のセキュリティエンジニアリングと、信頼境界を越えて計画、永続化、委任、実行するエージェントのユニークな課題の交点をカバーします。

核となる原則: 決して信頼せず、常に検証する — これはすべてのエージェント間メッセージ、読み込まれるすべてのスキル、呼び出されるすべてのツール、返されるすべての結果に適用されます。

判断ポイント

1. 脅威レベル → 検証戦略

脅威レベル評価:
├── PUBLIC(インターネット上のエージェント、未知のスキル)
│   ├── アクション: 完全なmTLS + JWS + ケイパビリティトークン + WASMサンドボックス
│   ├── 監査: すべてのアクションをマークルプルーフ付きでログ記録
│   └── TTL: 最大5分のケイパビリティ有効期間
├── INTERNAL(信頼されたエージェントクラスタ)
│   ├── アクション: mTLS + JWS + ケイパビリティ(より長いTTL)
│   ├── 監査: 日次ルート公開による集約ログ出力
│   └── TTL: 最大1時間のケイパビリティ有効期間
└── DEV/TEST(ローカルホスト、開発環境)
    ├── アクション: オプションのmTLS + 基本的なケイパビリティ
    ├── 監査: ローカルファイルログ(マークルツリーなし)
    └── TTL: 最大24時間のケイパビリティ有効期間

2. エージェントリクエスト → ケイパビリティチェック → 許可/拒否ロジック

受信エージェントリクエスト処理:
├── 1. mTLS証明書チェーンの検証
│   ├── 有効なCA署名? → 続行
│   └── 無効または期限切れ? → 即座にREJECT
├── 2. JWSメッセージエンベロープの解析
│   ├── 署名が有効で期限切れでない? → 続行
│   ├── リプレイ検出(jtiキャッシュ)? → REJECT
│   └── 署名が無効? → REJECT + セキュリティイベントをログ
├── 3. 必要なケイパビリティの確認
│   ├── エージェントが正確なケイパビリティを保持? → GRANT
│   ├── エージェントがより広範なケイパビリティを保持? → ATTENUATE + GRANT
│   ├── ケイパビリティの期限切れ? → REJECT + 強制リフレッシュ
│   └── 一致するケイパビリティなし? → REJECT + 最小権限付与を提案
└── 4. サンドボックス制約付きで実行
    ├── WASMスキル: CPU/メモリ制限を適用
    ├── ファイル操作: ケイパビリティに対するパス検証
    └── ネットワーク呼び出し: ケイパビリティに対する宛先検証

3. 委任チェーン → 信頼深度の決定

ケイパビリティ委任リクエスト:
├── 親ケイパビリティのdelegatable=true?
│   ├── はい → 残りの深度を確認
│   │   ├── 深度 > 0 → 深度を1減らして許可
│   │   └── 深度 = 0 → REJECT(最大委任深度に達しました)
│   └── いいえ → REJECT(委任不可)
├── 要求されたアクション ⊆ 親アクション?
│   ├── はい → サブセットを許可
│   └── いいえ → REJECT(権限を昇格できません)
└── 信頼境界を越えたか?
    ├── 同じオーケストレータドメイン → 許可
    └── 異なるドメイン → 明示的なクロスドメインケイパビリティが必要

障害モード

1. アンビエント権限の漏洩

検出: grep -r "process.env" agent_code/ がケイパビリティチェックなしの環境変数アクセスを示す 症状: エージェントが権限を持つべきでないリソースにアクセスする 修正: 必要なリソースに正確にスコープされた明示的なケイパビリティトークンに置き換える

2. メッセージリプレイ攻撃

検出: 同一の jti(メッセージID)またはリプレイウィンドウ内のタイムスタンプを持つ複数の監査ログエントリ 症状: エージェントが同じコマンドを複数回受信して処理する 修正: メッセージの有効期限に一致するTTLを持つjti重複排除キャッシュを実装する

3. 委任によるケイパビリティ昇格

検出: 子ケイパビリティが親よりも多くのアクションを持っている、または委任深度が設定された最大値を超えている 症状: サブエージェントが親委任者の意図よりも多くの権限を取得する 修正: 委任時に減衰不変条件を適用する: 子ケイパビリティ ⊆ 親ケイパビリティ

4. リソース枯渇によるサンドボックスエスケープ

検出: エージェントCPU使用率が30秒以上95%超、またはメモリ使用量がサンドボックス制限に近づいている 症状: エージェントが無限ループまたは過剰なメモリアロケーションを試みて制約から抜け出そうとする 修正: リソース制限でエージェントプロセスをハードキルし、燃料ベースの実行メータリングを実装する

5. TOFU(初回使用時信頼)証明書受け入れ

検出: エージェントが最初の接続時にCA検証なしで証明書を受け入れる 症状: 中間者攻撃が任意の証明書を提示することで成功する 修正: すべてのエージェント証明書を事前プロビジョニングし、明示的なトラストストアを維持し、未知のCAを拒否する

実践例

例1: マルチエージェントメッセージ署名パイプライン

シナリオ: リサーチエージェントが分析をコード生成エージェントに渡し、さらにレビューエージェントに渡す必要がある。

セットアップフェーズ:

// オーケストレータがケイパビリティを発行
const researchCap = mint.mint('fs:/tmp/research/**', ['read','write'], 'agent-research-001');
const codegenCap = mint.mint('fs:/workspace/src/**', ['read','write'], 'agent-codegen-001'); 
const reviewCap = mint.mint('fs:/workspace/**', ['read'], 'agent-review-001');

メッセージフロー:

  1. Research → Codegen: リサーチエージェントがJWS署名メッセージを作成:

    Header: {alg: 'EdDSA', kid: 'agent-research-001/v1'}
    Payload: {
      iss: 'agent-research-001',
      sub: 'agent-codegen-001', 
      dag_id: 'proj-alpha-v1',
      action: 'task',
      body: {analysis: "API needs OAuth2 flow", output_path: "/tmp/research/api_analysis.json"}
    }
    
  2. Codegenによる検証: Codegenエージェントがメッセージを受信:

    • リサーチエージェントの公開鍵に対してJWS署名を検証
    • メッセージTTLをチェック(期限切れでないこと)
    • jtiがリプレイキャッシュにないことを確認
    • dag_idが現在の実行コンテキストと一致することを確認
    • エキスパートの着眼点: リサーチエージェントがoutput_pathに対するケイパビリティを持っていたことを検証
  3. Codegen → Review: Codegenが署名付き結果を作成:

    {
      "iss": "agent-codegen-001",
      "sub": "agent-review-001",
      "action": "result", 
      "body": {"generated_files": ["/workspace/src/auth.ts"], "confidence": 0.87}
    }
    

初心者の見落とし: jtiリプレイ保護をスキップし、重複処理を許可してしまう。 エキスパートの洞察: 監査証跡は、暗号化された保管証明付きの完全なメッセージチェーンを示す。

例2: 減衰を伴うケイパビリティトークン発行

シナリオ: メインエージェントがファイル分析を専門のサブエージェントに委任する必要があるが、機密ディレクトリへのアクセスを制限する必要がある。

初期付与:

// オーケストレータが広範なファイルシステムアクセスを付与
const mainCap = mint.mint('fs:/project/**', ['read','write','execute'], 'agent-main', {
  delegatable: true,
  maxDepth: 2,
  ttlSeconds: 3600
});

減衰判断ツリー:

メインエージェントが委任リクエストを評価:
├── サブエージェントリクエスト: fs:/project/src/** [read]
│   ├── /project/src/** ⊂ /project/** ? YES
│   ├── [read] ⊂ [read,write,execute] ? YES  
│   ├── 委任深度 2 > 0 ? YES
│   └── GRANT: 減衰されたケイパビリティを作成
├── サブエージェントリクエスト: fs:/project/secrets/** [read]  
│   ├── パスに "secrets" が含まれる → セキュリティポリシー違反
│   └── REJECT: 機密パス除外
└── サブエージェントリクエスト: fs:/etc/passwd [read]
    ├── /etc/passwd ⊂ /project/** ? NO
    └── REJECT: 許可された範囲外

生成された減衰ケイパビリティ:

const subCap = mint.attenuate(mainCap, 'agent-analyzer-001', ['read']);
// 結果: fs:/project/src/** [read] delegatable=true maxDepth=1 ttl=3600s

初心者の見落とし: 制限なしで完全な親ケイパビリティを付与してしまう。 エキスパートの洞察: 減衰は、暗号レベルで「決して権限を昇格しない」ことを強制する。

例3: トレードオフ分析を伴うサンドボックスポリシー違反検出

シナリオ: コード生成エージェントが実行中にネットワークアクセスを試み、サンドボックスポリシーに違反する。

サンドボックス設定:

const codegenSandbox = {
  fileRead: ['/workspace/src/**', '/workspace/package.json'],
  fileWrite: ['/workspace/src/**'], 
  netConnect: false,  // ネットワークアクセス不可
  maxExecutionMs: 300000,
  maxMemoryMb: 512
};

違反検出フロー:

  1. エージェントアクション: Codegenが fetch('https://api.github.com/repos/...') を試行

  2. サンドボックスインターセプト: WASMランタイムがネットワークソケットのシステムコールをキャッチ

  3. ポリシーチェック: netConnect: false → 違反を検出

  4. トレードオフ分析:

    セキュリティ対機能性のトレードオフ:
    ├── STRICT(現在): ネットワークをブロック、エージェントを終了
    │   ├── 利点: ネットワーク攻撃面がゼロ
    │   ├── 欠点: 外部依存関係/ドキュメントを取得できない
    │   └── 決定: 強制(セキュリティ最優先環境)
    ├── MODERATE: 特定のホワイトリストドメインを許可
    │   ├── 利点: 既知の優良APIに対して機能
    │   ├── 欠点: DNSポイズニング、サブドメイン乗っ取りのリスク
    │   └── 決定: 開発環境のみ検討
    └── PERMISSIVE: ログは取るが許可
        ├── 利点: 完全な機能性を維持
        ├── 欠点: エージェントがデータを外部送信、マルウェアをダウンロード可能
        └── 決定: REJECT(ゼロトラストモデルに違反)
    
  5. 応答: エージェントを終了し、セキュリティイベントをログ:

    {
      "event": "sandbox_violation",
      "agent_id": "agent-codegen-001", 
      "violation_type": "unauthorized_network_access",
      "attempted_url": "api.github.com",
      "policy_matched": "netConnect: false",
      "action_taken": "terminate_agent"
    }
    

初心者の見落とし: 「今回だけ」ネットワークアクセスを許可したり、違反を検出しなかったりする。 エキスパートの洞察: サンドボックス違反は、潜在的な侵害やモデルのドリフトを示す — 常に厳格に強制する。

品質ゲート

  • すべてのエージェントが一意の暗号化アイデンティティ(Ed25519キーペア + 証明書)を持つ
  • すべてのエージェント間チャネルが、証明書検証付きの相互TLSを使用する
  • すべてのメッセージが5分未満のTTLとjtiリプレイ保護付きのJWS署名を持つ
  • ケイパビリティトークンがocapモデルに従う(どこにもアンビエント権限なし)
  • ケイパビリティ委任が減衰不変条件を維持する(子 ⊆ 親の権限)
  • 監査証跡が公開されたルートを持つ追加専用マークルツリーを使用する
  • すべてのスキル実行がWASMまたはコンテナサンドボックス内で行われる
  • リソース制限が適用される(CPU、メモリ、実行時間、ネットワーク)
  • スキルパッケージがコンテンツアドレス指定され、作成者署名されている
  • どのエージェントも署名なしまたは未検証のスキル/入力を許可しない
  • 証明書のローテーションが自動化され、24時間未満の証明書有効期間
  • リプレイ検出キャッシュがメッセージの有効期限と一致するTTLで動作している
  • すべてのセキュリティ違反が、タイムスタンプ + エージェントID + 実行されたアクションとともにログに記録される

NOT-FOR 境界

このスキルを以下の用途に使用しないでください:

  • アプリケーションレベルの脆弱性スキャン → security-auditor を使用
  • ネットワークファイアウォール/WAFの設定 → infrastructure-engineer を使用
  • SOC2/HIPAAコンプライアンス文書 → 組織のコンプライアンスプロセスを使用
  • プロンプトインジェクション対策 → prompt-engineer スキルを使用
  • レート制限またはDDoS対策 → APIゲートウェイ設定を使用
  • コンテナオーケストレーションのセキュリティ → devops-automator スキルを使用

委任境界:

  • コードレベルのセキュリティ問題 → security-auditor
  • インフラストラクチャの堅牢化 → infrastructure-engineer
  • セキュアコーディングプラクティス → software-engineer
  • インシデント対応 → security-incident-response

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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