O que pesquisa-seguranca-agentes faz?
Pesquisa defensiva de segurança: fluxo de trabalho de descobertas MCP/web + scanner de cadeia de suprimentos de Skills de Agentes
Pesquisa defensiva de segurança: fluxo de trabalho de descobertas MCP/web + scanner de cadeia de suprimentos de Skills de Agentes
Esta skill oferece uma abordagem defensiva para segurança em ecossistemas de agentes de IA, combinando um fluxo de trabalho de pesquisa de vulnerabilidades baseado em MCP (Model Context Protocol) e descobertas web com um scanner de cadeia de suprimentos focado em Skills de Agentes. Ela foi projetada para desenvolvedores e pesquisadores que trabalham com plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex, permitindo a identificação proativa de riscos de segurança em componentes de terceiros, como agentes, ferramentas e plugins. O scanner analisa dependências e metadados de skills para detectar possíveis comportamentos maliciosos ou vulnerabilidades conhecidas, enquanto o fluxo de trabalho de pesquisa agrega e correlaciona informações de fontes web e MCP para gerar relatórios acionáveis. Útil para auditorias de segurança, desenvolvimento seguro de agentes e monitoramento contínuo de ameaças em pipelines de IA.
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Pesquisa defensiva de segurança: fluxo de trabalho de descobertas MCP/web + scanner de cadeia de suprimentos de Skills de Agentes
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.