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send-experiment-designer
82信頼性の高いメール実験を設計する
メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。
データ＆アナリティクス 表示
スキル entity-optimizer
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entity-optimizer
v17.0.0 コンテンツリビジョン r1 安全 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス
ナレッジグラフにおけるエンティティの存在感を最適化
エンティティに関する事実の不整合は、検索とAIの認識を弱めます。このスキルは証拠を監査し、アイデンティティの競合を解決し、来歴を伴う承認済みの正規更新を記録します。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "entity-optimizer" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「entity-optimizer」を使用しています。 公式ドメインと検証済みのLinkedInプロフィールを使用して、Acme Analyticsを監査する。
期待される結果:
- 構造化データ: 部分的。組織タイプは存在しますが、sameAsの証拠が不完全です。
- ナレッジベース: 不明。検証済みのQIDが提供されていません。
- 優先アクション: 正規更新を提案する前に、外部識別子を検証してください。
「entity-optimizer」を使用しています。 Atlasという名前の2つの製品が混同されている理由を説明する。
期待される結果:
レコードは名前を共有していますが、検証済みのクロスリンクがありません。IDは分けたままにし、ドメイン、製品カテゴリ、および公式プロフィールの証拠を追加してください。
「entity-optimizer」を使用しています。 entity-7f42 の保留中の変更をレビューする。
期待される結果:
- 提案レビュー: 1つの事実には最新の証拠と一致する改訂コンテキストがあります。
- 未解決の競合: 同日の2つのソースが正規ドメインについて一致していません。
- 決定: 所有者がドメインを確認するまで、競合する提案は保留のままにします。
セキュリティ監査
安全v6 • 2026/7/12 バージョン別レポートを開く
All 36 static findings are false positives caused by Markdown formatting, documentation links, metadata URLs, or bounded commands with fixed executables and quoted arguments. No prompt injection, credential exposure, unsafe dynamic execution, or malicious data-handling intent was found.
6
スキャンされたファイル
447
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
📁 ファイルシステムへのアクセス (14)
⚙️ 外部コマンド (16)
🌐 ネットワークアクセス (2)
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
このレポートを共有・引用
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
aaron-he-zhu. (2026). entity-optimizer security audit report (audit version 6) [Author version 17.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6BibTeX形式の引用
@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-entity-optimizer-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {entity-optimizer security audit report (audit version 6)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {6},
url = {https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6},
note = {Author version 17.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "entity-optimizer security audit report (audit version 6)"
version: "17.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-12"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-entity-optimizer:audit:6"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 中 45
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
65
コミュニティ
91
仕様準拠
作成できるもの
組織を監査する
機械向けのアイデンティティシグナルを評価し、所有ソースおよび権威あるソース全体で証拠に基づく修正の優先順位を付けます。
レジストリ提案を調整する
提案された事実をレビューし、重複した識別子を解決し、承認された受諾の前に競合する証拠を保持します。
AIの混同を診断する
エンティティの説明と関連性を比較し、AIシステムが類似する組織や製品を混同する理由を特定します。
これらのプロンプトを試す
基本的なエンティティ監査を実行する
[entity name] のエンティティ認識を監査してください。[official domain] と、次の検証済みプロフィールを使用してください: [links]。利用できないチェックは不明としてマークしてください。
アイデンティティの一貫性を確認する
[entity] の正規名、タイプ、ドメイン、schema @id、QID、sameAsリンクを比較してください。競合と不足している証拠を報告してください。
曖昧なエンティティを解決する
[entity A] と [entity B] を曖昧性解消してください。検証済みのクロスリンクを必須とし、競合する証拠を保持し、変更は書き込まずに提案してください。
レジストリ提案を裁定する
[aggregate ID] の保留中の提案をオフセット順にレビューしてください。決定を推奨する前に、来歴、改訂の期待値、権限、および下流の依存関係を検証してください。
ベストプラクティス
- 一次情報源を使用し、観測日を記録し、すべての事実上の主張について来歴を保持してください。
- 類似するエンティティを統合する前に、検証済みのクロスリンクまたは明示的な確認を必須としてください。
- 永続的な書き込みの前に確認を求め、機能値をプロンプト、ファイル、ログに含めないでください。
回避
- 欠落している任意のチェックを、失敗または部分的な結果として扱わないでください。
- 注目度、引用、プロフィール、または証拠を捏造しないでください。
- 正規イベントストリームや生成されたプロジェクションを手作業で編集しないでください。
よくある質問
このスキルではどのエンティティタイプを監査できますか？
信頼できる証拠が存在する場合、組織、人物、ブランド、製品、創作物、イベント、場所、出版物、および概念をサポートします。
WikidataまたはWikipediaのページを作成しますか？
いいえ。適格性と証拠を評価しますが、あらゆる投稿は出典、中立性、特筆性、および利益相反に関するルールに従う必要があります。
ナレッジパネルを保証できますか？
いいえ。証拠の品質と一貫性を改善できますが、パネルの作成と表示は検索プラットフォームが管理します。
正規レジストリを自動的に更新しますか？
いいえ。永続的な変更には、明示的な承認、検証済みランタイム、有効な改訂、および正しいホスト機能が必要です。
利用できないAIチェックはどのように扱いますか？
不明として記録します。利用できない観測結果を、部分的または失敗した結果へ変換することはありません。
個人情報をどのように保護しますか？
適法な根拠を必要とし、フィールドを最小化し、仮名化IDを使用し、連絡先情報を除外し、過去の消去記録を尊重します。
開発者情報
作成者
aaron-he-zhuライセンス
Apache-2.0
作者バージョン
v17.0.0
Skillstore リビジョン
r1
参照
d71c7417a35d5c2624161bd2fe8de8a41a362128
メンテナンスの新しさ
2026/7/21
利用状況
1 ダウンロード · 0 閲覧
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