Anthropic Claudeセキュリティ⭐ リポ 134品質スコア 81/100
adversarial
マルチエージェント対立分析システムによるコードセキュリティ このスキルは、複数のAIエージェントが協力して、コードの潜在的なセキュリティ脆弱性を検出・分析します。異なる視点を持つエージェントが対立的に検証することで、従来の単一分析では見落とされやすい問題を発見できます。コードレビュー、ペネトレーションテスト、セキュリティ監査の各段階で活用でき、本番環境へのデプロイ前に包括的な脅威分析を実施します。開発チームのセキュリティ体制を強化し、インシデント対応のコストを削減できます。
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Multi-Agent Adversarial Analysis System for code security
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは NOASSERTION (未指定) です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。
Adversarial Code Analyzer
マルチエージェント敵対的分析システム - ZeroLeaksアーキテクチャに着想を得ています。
v2.88 主な変更点 (モデルに依存しない)
- モデルに依存しない:
~/.claude/settings.jsonまたは CLI/環境変数で設定されたモデルを使用 - フラグ不要: 設定されたデフォルトモデルで動作
- 柔軟性: GLM-5、Claude、Minimax、またはその他の設定されたモデルで動作
- 設定駆動:
ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL環境変数によるモデル選択
セキュリティスキャナーパターンをコード分析に適用します。特化したエージェントが体系的に協力して、脆弱性、弱点、品質の問題を発見します。
アーキテクチャ
コード分析に適応させたZeroLeaksマルチエージェントシステムに基づいています:
ORCHESTRATOR (Engine)
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+---------------+---------------+
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STRATEGIST ATTACKER
...
詳細情報
- 作者
- alfredolopez80
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 2026/4/20
Source: https://github.com/alfredolopez80/multi-agent-ralph-loop / ライセンス: NOASSERTION