スキル ai-native-development
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ai-native-development
v1.0.0 コンテンツリビジョン r1 高リスク ⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス⚡ スクリプトを含む🌐 ネットワークアクセス🔑 環境変数
AIネイティブアプリケーションを構築する
チームには、LLM、検索、ツール、エージェントを本番ソフトウェアに追加するための信頼できるパターンが必要です。このスキルは、RAG、ベクトル検索、関数呼び出し、オブザーバビリティ、コスト管理のための実践的なテンプレートとリファレンスを提供します。
対応: Claude Codex Code(CC)
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
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 "ai-native-development" from https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/ariegoldkin-ai-native-development/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.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
「ai-native-development」を使用しています。 HRポリシー文書向けのRAGアシスタントを設計してください。
期待される結果:
- チャンクサイズ、オーバーラップ、メタデータフィールド、top-k戦略を含む検索計画。
- 引用を必須とし、根拠のない回答を拒否するプロンプト構造。
- ソース網羅性、ハルシネーションチェック、プライバシーレビューのための検証チェックリスト。
「ai-native-development」を使用しています。 リリース前に私のエージェントツールをレビューしてください。
期待される結果:
- メール送信やデータベース書き込みなどの副作用を指摘するツール安全性レビュー。
- 推奨されるJSONスキーマ制約と人間による承認ポイント。
- 最大反復回数、ロギング、エラー回復のための制限計画。
「ai-native-development」を使用しています。 LLM機能のコストを削減してください。
期待される結果:
- 単純なリクエストと複雑なリクエストに対応するモデルルーティング計画。
- 繰り返しのプロンプトや埋め込みに対するキャッシュ化とバッチ処理の機会。
- デプロイ後に監視するための予算アラートと使用量メトリクス。
セキュリティ監査
高リスクv11 • 2026/7/9 バージョン別レポートを開く
Most static findings are false positives caused by JavaScript template literals, documentation links, and environment-variable examples in educational material. One real high-risk example uses eval() in a calculator tool, and the agent template should add explicit approval before email or other external side effects.
10
スキャンされたファイル
4,519
解析済み行数
1
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
高
templates/agent-workflow-template.ts:57-70templates/agent-workflow-template.ts:381-384templates/agent-workflow-template.ts:423-425
Autonomous Agent Action Without Approval Guard
The agent workflow template defines a send_email tool and examples ask an agent to send reports or summaries, but the template does not include an explicit human approval step before external side effects. This can lead users to copy an agent pattern that performs visible actions without confirmation.
The email tool is a stub, but the surrounding template and examples present autonomous email sending as an intended action. The risk is a design-level safety omission rather than hidden malware.
機能レビュー項目 (1)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
高
Dynamic code evaluation with eval()
return { result: eval(expression) }
The reference implements a calculate tool with eval(expression), which is unsafe if copied into an agent that accepts model-selected or user-controlled input. This is a direct arbitrary code execution pattern in an educational example.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (50)
examples/chatbot-with-rag-example.ts:26 references/agentic-workflows.md:26-68 references/agentic-workflows.md:68-77 references/agentic-workflows.md:98-107 references/agentic-workflows.md:161-183 references/agentic-workflows.md:237-245 references/agentic-workflows.md:250-264 references/agentic-workflows.md:264-273 references/agentic-workflows.md:273-283 references/agentic-workflows.md:283-295 references/agentic-workflows.md:295-303 references/agentic-workflows.md:385-397 references/agentic-workflows.md:397-398 references/agentic-workflows.md:398-410 references/agentic-workflows.md:415-419 references/agentic-workflows.md:419-428 references/function-calling.md:246-249 references/function-calling.md:271-297 references/function-calling.md:297-312 references/function-calling.md:334-343 references/observability.md:349-372 references/observability.md:372-385 references/observability.md:439-444 references/observability.md:467-471 references/observability.md:471-479 references/observability.md:491-515 references/observability.md:524-529 references/observability.md:529-544 references/observability.md:591-594 references/rag-patterns.md:25-34 references/rag-patterns.md:34-38 references/rag-patterns.md:38-46 references/rag-patterns.md:59-67 references/rag-patterns.md:73-77 references/rag-patterns.md:77-92 references/rag-patterns.md:109-117 references/rag-patterns.md:290-304 references/rag-patterns.md:324-330 references/rag-patterns.md:330-333 references/rag-patterns.md:333-338 references/rag-patterns.md:338-362 references/rag-patterns.md:410-424 references/rag-patterns.md:494-496 references/rag-patterns.md:496-498 references/rag-patterns.md:498-500 references/vector-databases.md:350-361 references/vector-databases.md:395-398 SKILL.md:52 SKILL.md:67 SKILL.md:89
📁 ファイルシステムへのアクセス (2)
⚡ スクリプトを含む (1)
🌐 ネットワークアクセス (11)
🔑 環境変数 (30)
references/function-calling.md:492 references/function-calling.md:492 references/function-calling.md:492 references/observability.md:17 references/observability.md:127 references/observability.md:128 references/observability.md:499 references/observability.md:508 references/observability.md:17 references/observability.md:127 references/observability.md:128 references/observability.md:499 references/observability.md:508 references/observability.md:17 references/observability.md:128 references/vector-databases.md:16 references/vector-databases.md:76 references/vector-databases.md:16 references/vector-databases.md:76 references/vector-databases.md:16 references/vector-databases.md:76 templates/agent-workflow-template.ts:8 templates/agent-workflow-template.ts:8 templates/agent-workflow-template.ts:8 templates/rag-pipeline-template.ts:10 templates/rag-pipeline-template.ts:11 templates/rag-pipeline-template.ts:10 templates/rag-pipeline-template.ts:11 templates/rag-pipeline-template.ts:10 templates/rag-pipeline-template.ts:11
監査者: claude 監査履歴を表示 →
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<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/ariegoldkin-ai-native-development.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
AI Agent Hub. (2026). ai-native-development security audit report (audit version 11) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development/audits/11BibTeX形式の引用
@techreport{ai-agent-hub-ariegoldkin-ai-native-development-2026,
author = {AI Agent Hub},
title = {ai-native-development security audit report (audit version 11)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {11},
url = {https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development/audits/11},
note = {Author version 1.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ai-native-development security audit report (audit version 11)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "AI Agent Hub"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development/audits/11"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:ariegoldkin-ai-native-development:audit:11"
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
71
コミュニティ
78
仕様準拠
作成できるもの
サポート用RAGアシスタントをプロトタイプする
検索と引用のパターンを使って、製品ドキュメントや社内ナレッジベース向けの根拠に基づくチャットボットを設計します。
エージェント型ワークフローを計画する
ReActとマルチエージェントの例を適用し、複雑なタスクを明確な制限付きのツール支援エージェント手順に分解します。
AI機能を本番環境に備える
オブザーバビリティとコストに関するガイダンスを使って、トレーシング、予算チェック、品質評価、デバッグワークフローを追加します。
これらのプロンプトを試す
検索アーキテクチャを選ぶ
私のアプリケーションに適したRAGアーキテクチャを選ぶのを手伝ってください。データソースは[describe sources]、ユーザーが尋ねる内容は[describe questions]、制約は[latency, cost, privacy]です。チャンク化、検索、ベクトルデータベースの選択肢を推奨してください。
根拠に基づくQ&Aフローを実装する
このスキルを使って、引用付きの根拠に基づくQ&Aフローを概説してください。[application context]向けに、取り込み、埋め込み、検索、プロンプト構築、回答生成、検証の手順を含めてください。
エージェントツール設計をレビューする
安全性と信頼性の観点から、この提案されたエージェントツール一覧をレビューしてください: [paste tools]。実装前に、不足しているスキーマ、承認ゲート、検証の必要性、反復回数の制限を特定してください。
本番監視を設計する
[model]、[retrieval system]、[tools]を使用するAIアプリケーション向けに、本番環境のオブザーバビリティ計画を設計してください。メトリクス、トレース、評価、コストアラート、障害モード、ダッシュボードを含めてください。
ベストプラクティス
- 狭いRAGユースケースから始め、範囲を拡大する前に回答品質を評価します。
- メッセージ送信、データ変更、外部システム呼び出しを行うツールには明示的な承認を追加します。
- 最初の本番テストから、トークン使用量、レイテンシ、エラー、回答品質を追跡します。
回避
- evalや無制限のツール実行を含む例を本番環境にコピーしないでください。
- APIキー、プライベートデータ、隠し指示をプロンプト内に置かないでください。
- 正確なキーワード検索やメタデータフィルターが必要な場合に、ベクトル検索だけに依存しないでください。
よくある質問
このスキルは主にClaude、Codex、またはClaude Code向けですか？
Claude、Codex、Claude Codeのワークフローをサポートします。例では、プロバイダーに依存しないAIアプリケーションパターンについても説明します。
完全なRAGアプリケーションを自動的に作成しますか？
いいえ。開発者が自分のアプリケーションやインフラに合わせて適用するテンプレート、リファレンス、チェックリストを提供します。
例を本番環境で使用できますか？
出発点としてのみ使用してください。本番利用の前に、セキュリティ、プロバイダー設定、エラー処理、承認ゲートをレビューしてください。
このスキルはどのようなトピックを扱いますか？
埋め込み、ベクトルデータベース、RAG、関数呼び出し、エージェント、ストリーミング、コスト最適化、オブザーバビリティを扱います。
このスキルには外部サービスが必要ですか？
一部の例では、外部モデルプロバイダーやベクトルデータベースを使用します。これらのパターンは、ローカルまたはセルフホストの代替手段に適用できます。
安全性のために最初に何をレビューすべきですか？
ツール実行、シークレットの取り扱い、プロンプトインジェクション対策、ユーザーデータの境界、レート制限、人間による承認要件をレビューしてください。
開発者情報
作成者
AI Agent Hubライセンス
MIT
作者バージョン
v1.0.0
Skillstore リビジョン
r1
参照
7db9b9f06e0ab79c575b58bc48c4d8dc9849f424
メンテナンスの新しさ
2026/7/22
利用状況
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