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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.

Projetos de agentes ADK exigem muitas etapas vinculadas entre criação da estrutura inicial, testes, implantação e operações. Esta skill oferece um fluxo de trabalho em etapas com agents-cli que ajuda agentes de programação a seguir essas etapas de forma consistente.

Iniciar um projeto de agente do Google ADK exige várias escolhas de template, implantação e fluxo de trabalho. Esta skill orienta o scaffolding com agents-cli desde a configuração do protótipo até o planejamento de melhorias e upgrades.

Publicar agentes ADK no Gemini Enterprise requer o modo de registro, os IDs de recursos e as permissões corretos. Esta skill orienta Claude, Codex ou Claude Code pelo registro seguro via CLI e pelo gerenciamento do Agent Registry.

Agentes ADK em produção precisam de sinais de rastreamento, logs e analytics sem expor dados de prompts. Esta skill orienta sobre Cloud Trace, prompt logging, BigQuery analytics e escolhas de provedores.

Equipes de agentes precisam de evidências repetíveis antes de alterar prompts, ferramentas ou configurações de implantação. Esta skill orienta o design de datasets, a seleção de métricas, a avaliação, a comparação e a análise de falhas para agentes Google ADK.

Implantar agentes ADK em destinos do Google Cloud exige muitas escolhas de infraestrutura. Esta skill orienta a seleção de destino, comandos de implantação, segredos, CI/CD, testes e recuperação.

Desenvolvedores precisam de padrões ADK confiáveis ao criar agentes em Python. Esta skill fornece referências concisas para ferramentas, callbacks, estado, orquestração multiagente e código de workflow.