Agent Skills by ALSEL
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)
                    |
    +---------------+---------------+
    |               |               |
STRATEGIST      ATTACKER 

...

詳細情報

作者
alfredolopez80
リポジトリ
alfredolopez80/multi-agent-ralph-loop
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

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原作者: alfredolopez80 · alfredolopez80/multi-agent-ralph-loop · ライセンス: NOASSERTION (未指定)