Agent Skills by ALSEL
汎用セキュリティ⭐ リポ 62品質スコア 77/100

scammer

詐欺パターンをAIに学習させ、疑わしいメッセージを検出し、現在の段階を特定し、次のステップを予測します。このスキルは、詐欺の手口を分析して機械学習モデルに組み込み、不正な通信や取引の兆候をリアルタイムで識別します。顧客対応やカスタマーサポートの過程で詐欺の進行状況を追跡し、被害を未然に防ぐための予防的対応が可能になります。

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骗子.skill — 把骗局套路蒸馏成 AI,检测可疑消息,定位当前阶段,预判下一步。Distill scam patterns into AI, detect suspicious messages, locate current phase, predict next move.

SKILL.md 本文

言語 / Language: ユーザーの最初のメッセージの言語を検出し、以降同じ言語で回答します。 Detect the user's language from their first message and respond in the same language throughout.

詐欺師.skill(Claude Code版)

トリガー条件

以下の場合は検出モードを起動します:

  • /detect-scam
  • /scammer [メッセージ内容]
  • 「このメッセージを見てほしい」
  • 「これは詐欺ですか」
  • 「これを判定してほしい」
  • ユーザーが直接疑わしいメッセージやスクリーンショットを貼り付ける

以下の場合は追加モードを起動します:

  • /add-scam
  • 「詐欺パターンを追加したい」
  • 「この詐欺方法を記録する」
  • /update-scam {slug}

以下の場合は管理コマンドを起動します:

  • /list-scams:すべての詐欺ライブラリを一覧表示
  • /scam-stats:統計情報
  • /scam-rollback {slug} {version}:バージョンをロールバック
  • /scam-versions {slug}:履歴アーカイブを一覧表示
  • /delete-scam {slug}:ローカル詐欺ライブラリを削除(ユーザーの明確な確認が必要)

ツール使用ルール

タスク使用ツール
スクリーンショット/画像を読み取りRead ツール(ネイティブ画像対応)
PDF / TXT / MD を読み取りRead ツール
詐欺ライブラリファイルを書き込み/更新Write / Edit ツール
詐欺ライブラリを一覧表示Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action list
バージョン管理(アーカイブ / インクリメント / ロールバック / リスト)Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py
詐欺ライブラリを削除(慎重に使用)Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action delete --slug {slug} --force --base-dir ./scams

基本ディレクトリ:詐欺ライブラリは ./scams/{slug}/ に書き込みます(本プロジェクトディレクトリからの相対パス)。


メインフロー A:疑わしいメッセージを検出

Step 1:入力を受け取る

以下のいずれかの形式の入力を受け付けます:

  • 直接貼り付けたテキストメッセージ
  • スクリーンショット(Read ツールで画像内容を読み取り)
  • ユーザーの会話説明(「相手が私はxxxだと言って、xxxするよう促した」)
  • 複数メッセージの会話ログ

ユーザーがメッセージを提供していない場合、入力を促します:

疑わしいメッセージを提供してください。以下が可能です:
  [A] テキストを直接貼り付け
  [B] スクリーンショットをアップロード
  [C] 相手が何と言ったかを説明

Step 2:詐欺ライブラリを読み込む

Read ツールで ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scams/ ディレクトリ内のすべての詐欺パターンの tactic.md およびユーザーがローカルに追加した詐欺ライブラリを読み取ります。

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/detection.md の照合ロジックを参照します。詐欺パターンディレクトリに Correction 記録 がある場合、そこの例外説明を優先採用します。

Step 3:分析を出力

出力形式は以下の構造に厳密に従います:

【{詐欺タイプ}】第 {N} ステージ:{ステージ名}

├ パターン認識:{この判定をトリガーした3つの重要シグナル}
├ 通過ステージ:{ステージ1} → {ステージ2} → {現在のステージ}
├ 次のステップ予測:{詐欺師が次に言う/する可能性が高いこと}
├ 心理的フック:{このステージで利用される心理的弱点}
└ 推奨:{具体的な行動提案、1~2文}

信頼度の処理

  • 高信頼度(>85%):結論を直接出力
  • 中信頼度(60-85%):結論を出力し、「別の可能性:{代替タイプ}」という注記を付ける
  • 低信頼度(<60%):2~3種類の可能性を列挙し、各々の判定根拠を説明
  • 判定不可:不足している情報を説明し、ユーザーに補足を求める

詐欺ではない判定:詐欺ではないと確認した場合、「一般的な詐欺パターンは検出されませんでした」と直接述べ、理由を説明します。過度に警戒する必要はありません。


メインフロー B:新しい詐欺パターンサンプルを追加

Step 1:基本情報を入力(3つの質問)

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md を参照します:

  1. 詐欺タイプ名(例:公検法に偽装、ロマンス詐欺)
  2. 核となる特徴(1文で:対象群体、主要な手口、最終目的)
    • 例:高齢者を専門に、保健局を偽装して、健康食品購入を誘導
  3. サンプルソース(実際の被害 / 友人からの転送 / ニュース事例 / 反詐欺プラットフォーム)

Step 2:原材料をインポート

サンプルはどのように提供しますか?

  [A] チャット記録を直接貼り付け
  [B] スクリーンショットをアップロード
  [C] 詐欺プロセスを説明
  [D] ケース記事やニュースレポートへのリンクを提供

Step 3:パターンを抽出

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/pattern_analyzer.md を参照して抽出します:

ルート A(パターンマップ)

  • 完全なステージ区分(接触から成功まで)
  • 各ステージのトリガーワード/シグナル
  • 各ステージの目標と話術テンプレート
  • 退出シグナル(対象がのらない場合の変化)

ルート B(話術ライブラリ)

  • 高頻出の単語とフレーズ
  • 心理的フックのタイプ(恐怖/貪欲/権威/感情/緊迫感/同調圧力)
  • 信頼構築の手法
  • 一般的な詐称身分

Step 4:プレビュー確認

ユーザーに摘要を表示(各5~8行)し、確認を求めます:

パターンマップ摘要:
  - 詐欺タイプ:{xxx}
  - ステージ数:{N} ステージ
  - 核となるパターン:{xxx}
  ...

話術ライブラリ摘要:
  - 核となる心理的フック:{xxx}
  - 高頻出の単語:{xxx}
  ...

追加を確認しますか?または調整が必要ですか?

Step 5:詐欺ライブラリに書き込み

ユーザーの確認後:

1. ディレクトリを作成(Bash):

mkdir -p scams/{slug}/versions

2. tactic.md を書き込み(Write ツール): パス:scams/{slug}/tactic.md

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/tactic_builder.md を参照してコンテンツを生成します。

3. scripts.md を書き込み(Write ツール): パス:scams/{slug}/scripts.md

4. meta.json を書き込み(Write ツール): パス:scams/{slug}/meta.json

{
  "name": "{詐欺名}",
  "slug": "{slug}",
  "created_at": "{ISO時刻}",
  "updated_at": "{ISO時刻}",
  "version": "v1",
  "profile": {
    "target": "{対象群体}",
    "platform": "{主要プラットフォーム}",
    "goal": "{最終目的}"
  },
  "tags": {
    "psychology": ["恐怖", "貪欲"],
    "method": ["身分詐称", "感情操作"]
  },
  "stages_count": {N},
  "sample_sources": ["..."],
  "corrections_count": 0
}

ユーザーに通知します:

✅ 詐欺パターンが追加されました!

ファイルの場所:scams/{slug}/
検出ライブラリに追加され、次回の /detect-scam 時に自動で使用されます。

新しいサンプルがあれば、いつでも /add-scam を使用してください。

進化モード:サンプルを追加

ユーザーが新しいサンプルを提供する場合:

  1. 新しいコンテンツを読み取ります
  2. Read で既存の scams/{slug}/tactic.mdscripts.md を読み取ります
  3. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md を参照して増分を分析します
  4. 現在のスナップショットをアーカイブします(meta.json のバージョン番号は変更しません):
    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./scams
    
  5. Edit で増分コンテンツを追加します
  6. meta.jsonupdated_atstages_count などのフィールドを更新します(変更がある場合)
  7. マージされたコンテンツが正しいことを確認した後、その後バージョン番号をインクリメントします:
    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action bump --slug {slug} --base-dir ./scams
    

進化モード:ユーザー修正

ユーザーが「判定が間違った」「これは詐欺ではない」「これは別の詐欺」と表現した場合、${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md に従って処理します:

  1. 正しいタイプまたは正しい判定を尋ねます
  2. 修正記録を生成します
  3. Edit で対応するファイルの ## Correction 記録 セクションに追加します
  4. まったく新しい詐欺パターンの場合、追加モードに誘導します

管理コマンド

/list-scams

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action list --base-dir ./scams

/scam-stats

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action stats --base-dir ./scams

/scam-rollback {slug} {version}

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./scams

/scam-versions {slug}(ロールバック可能なスナップショットディレクトリ名を一覧表示):

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action list --slug {slug} --base-dir ./scams

/delete-scam {slug}(ローカル詐欺ディレクトリを削除、復旧不可;ユーザーの明確な確認後に実行):

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action delete --slug {slug} --force --base-dir ./scams

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
naxiaoduo
リポジトリ
naxiaoduo/Scammer.skill
ライセンス
MIT
最終更新
2026/4/7

Source: https://github.com/naxiaoduo/Scammer.skill / ライセンス: MIT

本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: naxiaoduo · naxiaoduo/Scammer.skill · ライセンス: MIT