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Architecture notes often leave attacker access and trust boundaries unclear. This skill turns existing Mantis knowledge into a structured threat model with deployment intent and snapshot provenance.

Large source trees make symbol navigation and caller discovery expensive. This skill guides structural indexing with reusable caches and coverage-aware queries while preserving lexical discovery.

Security fixes can fail when verification uses stale code or broken test harnesses. This skill guides minimal patches with snapshot checks, baseline tests, and independent re-attacks.

Long security reviews require coordinated specialist stages and reliable campaign state across repeated passes. This skill supervises Mantis subagents, preserves findings, and manages optional synchronization and snapshot provenance.

Past security fixes are difficult to track across repository history. This skill guides an AI agent to extract, classify, and cache historical vulnerabilities for later analysis.

Repeated security findings increase review effort and can obscure regressions. This skill guides consolidation while preserving provenance, active regression candidates, and transaction history.

Security findings need consistent priorities grounded in exploit evidence and architectural context. This skill applies a risk matrix and documented caps to existing Mantis findings.

Les projets d'agents ADK nécessitent de nombreuses étapes liées entre l'échafaudage, les tests, le déploiement et les opérations. Cette compétence fournit un workflow agents-cli par étapes qui aide les agents de codage à suivre ces étapes de manière cohérente.

Démarrer un projet d’agent Google ADK nécessite plusieurs choix de modèles, de déploiement et de workflow. Cette compétence guide l’échafaudage avec agents-cli, de la configuration du prototype à la planification des améliorations et des mises à niveau.

La publication d’agents ADK vers Gemini Enterprise nécessite le bon mode d’enregistrement, les bons ID de ressources et les bonnes autorisations. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code dans un enregistrement CLI sûr et la gestion de Agent Registry.

Les agents ADK en production ont besoin de signaux de trace, de journalisation et d’analyse sans exposer les données de prompt. Cette compétence guide l’utilisation de Cloud Trace, de la journalisation prompt-réponse, de BigQuery Analytics et les choix de fournisseurs.

Les équipes d’agents ont besoin de preuves reproductibles avant de modifier les prompts, les outils ou les paramètres de déploiement. Cette compétence guide la conception des jeux de données, la sélection des métriques, la notation, la comparaison et l’analyse des échecs pour les agents Google ADK.

Le déploiement d’agents ADK sur différentes cibles Google Cloud nécessite de nombreux choix d’infrastructure. Cette skill guide le choix de la cible, les commandes de déploiement, les secrets, le CI/CD, les tests et la récupération.

Les développeurs ont besoin de modèles ADK fiables lorsqu’ils créent des agents Python. Cette skill fournit des références concises pour les outils, les fonctions de rappel, l’état, l’orchestration multi-agent et le code de workflow.