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security-analyzer
80プロジェクトのセキュリティリスクを分析
依存関係、コンテナ、IaC のデータがリポジトリ全体に分散していると、セキュリティレビューには時間がかかります。このスキルはアセットを棚卸しし、OSV.dev をチェックして、優先順位付きの修復レポートのドラフトを作成します。
セキュリティ＆コンプライアンス 表示
スキル recursive-knowledge
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recursive-knowledge
コンテンツリビジョン r1 中リスク 🔑 環境変数⚙️ 外部コマンド
クエリ可能なナレッジグラフを構築
大規模なドキュメント集合を1つのコンテキストウィンドウで推論するのは困難です。このスキルは、来歴付きのマルチホップクエリに対応するため、ドキュメントをグラフとしてインデックス化します。
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 "recursive-knowledge" from https://skillstore.io/skills/cornjebus-recursive-knowledge.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/cornjebus-recursive-knowledge/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
「recursive-knowledge」を使用しています。 これらのレポート全体で Project Alpha に関わったチームはどれですか？
期待される結果:
関連するチーム名、信頼度レベル、ソース数、トラバーサルが停止した理由を示す簡潔な回答。
「recursive-knowledge」を使用しています。 ローンチ日に関して矛盾する主張はありますか？
期待される結果:
主張とソースドキュメントごとにグループ化された、支持するソースと矛盾するソースの要約。
「recursive-knowledge」を使用しています。 新しいポリシーファイルを追加した後、何が変わりましたか？
期待される結果:
新しいエンティティ、新しい関係、影響を受けたクエリパスを説明する短い更新。
セキュリティ監査
中リスクv8 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
The system-reconnaissance hits are false positives caused by knowledge-graph terminology and traversal examples. The Markdown backtick detections are documentation formatting, not automatic command execution. The main residual concern is optional remote LLM processing, which can send document chunks to Anthropic when USE_LLM is enabled.
7
スキャンされたファイル
1,664
解析済み行数
0
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)
中
Optional External LLM Processing of Corpus Content
When USE_LLM is set, scripts/index_corpus.py creates an Anthropic client and sends prompts that include document chunks. This is opt-in, but it can disclose corpus content to an external service.
The prompt builder embeds the document chunk, and call_llm sends that prompt to Anthropic only when USE_LLM is set. This is a privacy risk, not evidence of hidden or automatic exfiltration.
リスク要因
🔑 環境変数 (1)
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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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/cornjebus-recursive-knowledge/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/cornjebus-recursive-knowledge?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/cornjebus-recursive-knowledge?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/cornjebus-recursive-knowledge/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/cornjebus-recursive-knowledge.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
Cornjebus. (2026). recursive-knowledge security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/cornjebus-recursive-knowledge/audits/8BibTeX形式の引用
@techreport{cornjebus-cornjebus-recursive-knowledge-2026,
author = {Cornjebus},
title = {recursive-knowledge security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/cornjebus-recursive-knowledge/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "recursive-knowledge security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Cornjebus"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/cornjebus-recursive-knowledge/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:cornjebus-recursive-knowledge:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 68
アーキテクチャ
85
保守性
85
コンテンツ
70
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
研究コーパスのマッピング
大規模な論文やレポートのコレクションをインデックス化し、ドキュメント間のつながりを必要とする質問を行います。
ナレッジベースの質問応答
社内ガイドを、ソース数と信頼度を含む回答を返すグラフに変換します。
証拠リンク分析
多数の静的ファイルにまたがって、人、組織、イベント、概念を追跡します。
これらのプロンプトを試す
コーパスをインデックス化する
recursive-knowledge を使用して、documents フォルダーを新しいグラフファイルにインデックス化してください。詳細な進捗表示は有効のままにしてください。
来歴付きクエリを質問する
recursive-knowledge を使用して、私のグラフからこの質問に回答してください。信頼度、ソース、停止理由を含めてください。
新しいドキュメントを追加する
recursive-knowledge を使用して、変更されていないドキュメントを再構築せずに、既存のグラフに新しいドキュメントを追加してください。
トラバーサルルールを調整する
このドキュメント横断調査では、より深いトラバーサル制限とより高い信頼度しきい値で recursive-knowledge を使用してください。
ベストプラクティス
- ローカル処理しても安全であることを確認済みのフォルダーのみをインデックス化してください。
- データ取り扱い要件を確認した後にのみ、リモート LLM 抽出を有効にしてください。
- より強い証拠が必要な判断には、より高い信頼度しきい値を使用してください。
回避
- アクティブなコンテキストに収まる小さなファイルには使用しないでください。
- ヒューリスティック抽出を完全なエンティティ認識システムとして扱わないでください。
- 広範なホームディレクトリや、無関係なシークレットを含むフォルダーをインデックス化しないでください。
よくある質問
このスキルには外部 LLM が必要ですか？
いいえ。デフォルトではヒューリスティック抽出を使用します。外部 LLM 抽出は USE_LLM を指定した場合にのみ有効になります。
どのファイルタイプをインデックス化できますか？
インデクサーは、選択した入力パス配下のテキスト、Markdown、JSON ファイルをスキャンします。
既存のグラフを更新できますか？
はい。追加モードでは既存のグラフを読み込み、コンテンツハッシュに基づいて変更されていないドキュメントをスキップします。
無限トラバーサルをどのように回避しますか？
訪問済みノード、訪問済みエッジ、信頼度、ソース数、最大深度を追跡します。
クエリ出力には何が含まれますか？
回答、信頼度、ソース数、探索済みノード、探索済みエッジ、終了理由を報告します。
セマンティック検索の代替になりますか？
いいえ。単純なキーワードクエリ解析を使い、抽出されたエンティティと関係に対するグラフトラバーサルを提供します。
開発者情報
作成者
Cornjebusライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
02f077c174c5335e2f5d02ca15e77b70d9543e58
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
21 ダウンロード · 167 閲覧
ファイル構成
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78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
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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。
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Duplicate cleanup can remove unique information when identity rules are unclear. This skill creates evidence-rich reports and gates every mutation behind explicit review.
データ＆アナリティクス 表示
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78ドキュメントからAI PowerPointデッキを作成
作成者 sickn33
ドキュメントをわかりやすいプレゼンテーションに変換するには、入念な計画と視覚的な方向性が必要です。このスキルは、ドキュメント分析とスタイル付き画像の計画を通じて、AI支援によるPPT作成をガイドします。
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77Restructure Content With Verifiable Evidence
作成者 cucuwang
Content revisions can weaken meaning or introduce unsupported claims. This skill proposes focused, reviewable edits while preserving voice, provenance, and factual boundaries.
ライティング＆コンテンツ 表示