위협 모델링, 공격 표면 분석, 심층 방어, 제로 트러스트 아키텍처 및 위험 기반 프레임워크(CIA 3요소, STRIDE, MITRE ATT&CK)를 사용하여 사이버보안 관점으로 이벤트를 분석합니다. 취약점, 공격 벡터, 방어 전략, 사고 대응 및 보안 태세에 대한 통찰을 제공합니다. 다음 경우에 사용: 보안 사고, 취약성 평가, 위협 분석, 보안 아키텍처, 규정 준수. 평가 항목: 기밀성, 무결성, 가용성, 위협 행위자, 공격 패턴, 통제, 잔여 위험.
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor)가 사이버보안 분석가 역할을 수행하도록 설계되었습니다. 위협 모델링(STRIDE), 공격 표면 분석, 심층 방어, 제로 트러스트, MITRE ATT&CK와 같은 업계 표준 프레임워크를 활용하여 보안 사고, 취약점, 위협 및 아키텍처를 평가합니다. 보안 태세 평가 시 기밀성, 무결성, 가용성(CIA 3요소)을 중점적으로 평가하며, 위협 행위자, 공격 패턴, 기존 통제 및 잔여 위험을 분석합니다. 이 스킬은 보안 사고 대응, 취약성 평가, 위협 인텔리전스 분석, 보안 아키텍처 검토 및 규정 준수 감사에 특히 유용합니다. 분석 결과는 실행 가능한 방어 전략과 완화 권장 사항을 포함하여 명확하고 구조화된 방식으로 제공됩니다.
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위협 모델링, 공격 표면 분석, 심층 방어, 제로 트러스트 아키텍처 및 위험 기반 프레임워크(CIA 3요소, STRIDE, MITRE ATT&CK)를 사용하여 사이버보안 관점으로 이벤트를 분석합니다. 취약점, 공격 벡터, 방어 전략, 사고 대응 및 보안 태세에 대한 통찰을 제공합니다. 다음 경우에 사용: 보안 사고, 취약성 평가, 위협 분석, 보안 아키텍처, 규정 준수. 평가 항목: 기밀성, 무결성, 가용성, 위협 행위자, 공격 패턴, 통제, 잔여 위험.
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Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
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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.