MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

conduct-empirical-wire-capture

pjt222
Actualizado 2 days ago
4 vistas
17
2
17
Ver en GitHub
Otrogeneral

Acerca de

Esta habilidad captura tráfico HTTP y de telemetría de herramientas CLI en tiempo de ejecución con fines de ingeniería inversa y depuración. Ofrece múltiples canales de captura como intercepción por proxy y registro detallado, asignando cada objetivo al método más eficiente mientras genera salida en formato JSONL compatible con comparaciones diferenciales. Úsela cuando necesite validar hallazgos de análisis estático, comprender estructuras de carga útil para reimplementación de clientes u observar comunicaciones binarias reales.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/conduct-empirical-wire-capture

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación

経験的ワイヤーキャプチャの実施

CLIツールから送信されるHTTPおよびテレメトリに対して、各可観測性ターゲットを最も低コストなチャネルにマッピングする再現可能なワイヤーキャプチャハーネスを構築する。

範囲と倫理

キャプチャを設定する前にこれを読むこと。

  • ワイヤーキャプチャは、自身のマシン上で、自身のアカウントに対する、自身のリクエストのために行うもの。他ユーザーのトラフィックを捕捉することは研究ではなく持ち出しであり、範囲外である。
  • 資格情報は生のワイヤー出力にほぼ必ず現れる。キャプチャ時(Step 6)にリダクトすること。決して「今キャプチャして後でリダクト」にしてはならない。
  • キャプチャは観測であり、改変ではない。キャプチャしたペイロードを使用してサーバー側のレート制限を迂回したり、他ユーザーのセッションを再生したり、許可なくダークローンチされた機能を有効化してはならない。
  • このスキルの出力は内部アーティファクトである。ワイヤー発見を公開するには、このスキルではなく redact-for-public-disclosure(親ガイドのPhase 5)を経由する。

使用する場面

  • 静的な発見(フラグ、エンドポイント参照、テレメトリイベント名)が実際に発火することを実行時に確認する必要がある。
  • クライアント再実装、トレーシング計装、バージョン間差分のためにペイロード形状が必要。
  • ダーク対ライブの判別には、バンドルが示唆するものではなく、バイナリが実際に送信する内容を観測する必要がある。
  • バージョン間で挙動が静かに変化し、将来のバージョンと比較できる再現可能なアーティファクトが必要。

以下の場合には使用しない: バージョンベースライン作成(monitor-binary-version-baselinesを使用)、フラグ状態の検査(probe-feature-flag-stateを使用)、公開用のリダクト済みアーティファクトの準備(redact-for-public-disclosureを使用)。

入力

  • 必須: 自身のアカウントに対してローカルで実行可能なCLIハーネスバイナリ。
  • 必須: 答えるべき具体的な質問(例: 「エンドポイントXはイベントYで発火するか?」「テレメトリイベントZのペイロード形状は何か?」)。質問なしのキャプチャは誰も読まないログを生成する。
  • オプション: キャプチャターゲットの範囲を決める、先行フェーズからの静的発見(マーカーカタログ、候補フラグリスト、疑わしいエンドポイント)。
  • オプション: キャプチャアーティファクト用のプライベートワークスペースパス。デフォルトは ./captures/ で、.gitignore に登録されている必要がある。

手順

Step 1: 可観測性テーブルを最初に構築する

キャプチャを設定する前に、答えるべき質問を列挙し、それぞれをキャプチャチャネルにマッピングする。ターゲット1つにつき1行。

targetobservable viablocker
Outbound HTTP to endpoint Xverbose-fetch stderrTUI noise pollutes terminal
Telemetry event Y on user actionhook-driven subprocessrequires harness hook surface
Token-refresh handshakeoutbound HTTP proxycert trust required
Scheduled-task lifecycle eventlong-running session capturewallclock alignment
Local config mutationon-disk state diffnone — cheapest channel

代表的なチャネル、低コスト順:

  • オンディスク状態ファイルの変化 — ハーネスが既知のパスに状態を書き込む場合、スナップショット間の diff は無料である。
  • トランスクリプトファイル — ハーネスが既にセッショントランスクリプトを書き出す場合、それを直接解析する。計装不要。
  • Verbose-fetch stderr — バンドラ提供の環境変数(例: bunの BUN_CONFIG_VERBOSE_FETCH=curl)が全てのフェッチをstderrに流す。ノイズが多いが全てのフェッチを捕捉する。
  • フック駆動サブプロセス — ハーネスがライフサイクルフック(UserPromptSubmitStop など)を提供する場合、イベントごとに短いキャプチャサブプロセスを起動する。
  • ロングランニングセッションキャプチャ — セッション全体に対して1プロセス、ウォールクロックで時刻を付与する。シーケンスに使用。
  • 外向きHTTPプロキシ — クリーンに分離されるが、CA証明書の信頼が必要で、ハーネスが証明書をピン留めしている場合に破綻する。

ターゲットを捕捉できる最も低コストなチャネルを選ぶ。1つの具体的な質問に答える3ターゲットのキャプチャは、何も答えない20ターゲットのキャプチャに勝る。

Expected: 各質問に対して1行ずつ、チャネルと既知のブロッカーを注釈した可観測性テーブル。有効なチャネルのないターゲットは「今回のセッションでは範囲外」とフラグ付けされている。

On failure: すべてのターゲットがプロキシ欄に収まる場合、テーブルは野心的すぎる。最も価値の高い1つか2つの質問に絞り、それらに対して低コストなチャネルを再検討する。

Step 2: 使い捨てのワークスペースを準備する

ワイヤーキャプチャはターミナルを汚染し、予期しない場所にファイルを残し、資格情報をログに漏らす可能性がある。

mkdir -p captures/$(date -u +%Y-%m-%dT%H-%M-%S)
cd captures/$(date -u +%Y-%m-%dT%H-%M-%S)
echo 'captures/' >> ../../.gitignore
git check-ignore captures/ || echo "WARNING: captures/ not git-ignored"

キャプチャセッションが主作業セッションとは別であることを確認する — verbose-fetchとTUI描画は相互に干渉する。

Expected: タイムスタンプ付きでgit-ignore済みの、作業セッションから分離されたキャプチャディレクトリ。

On failure: git check-ignore がディレクトリが無視されていないと報告した場合、キャプチャコマンドを実行する前に .gitignore を修正する。資格情報がリスクにさらされた状態で先に進んではならない。

Step 3: イベント単位ターゲット向けのフック駆動キャプチャ

ターゲットが離散イベント(ツール呼び出し、プロンプト送信、セッション停止)の場合、ハーネスのフック面を使用する。イベントごとに短命のキャプチャサブプロセスを起動する。プロセス内に常駐してはならない。

パターン(合成例):

# Hook script, registered with the harness's hook config.
# Invoked once per event; writes one JSONL line; exits.
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
TS=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%3NZ)
EVENT="${1:-unknown}"
PAYLOAD=$(jq -c --arg ts "$TS" --arg ev "$EVENT" \
  '{ts:$ts, source:"hook", target:$ev, payload:.}' < /dev/stdin)
echo "$PAYLOAD" >> "$CAPTURE_DIR/events.jsonl"

サブプロセス方式を取る理由:

  • トークン状態もセッション結合もない — 各呼び出しが独立している。
  • 1つのキャプチャの失敗が次を汚染しない。
  • イベントはまれ(ユーザーアクションごと、バイトごとではない)なので、サブプロセスのオーバーヘッドは許容できる。

Expected: 発火した各イベントにつき events.jsonl に1行のJSONL、各行は jq で解析可能な整形済みJSON。

On failure: jq が解析エラーを報告する場合、ペイロードにエスケープされていない制御文字またはバイナリデータが含まれている — jq -R(raw入力)経由でパイプし、代わりにペイロードフィールドをbase64エンコードする。

Step 4: 逐次的状態のためのロングランニングセッションキャプチャ

ターゲットがシーケンス(マルチターンハンドシェイク、スケジュールタスクライフサイクル、リトライ/バックオフ状態機械)の場合、セッション全体で1つのキャプチャプロセス、ウォールクロックで時刻を付与する。

# Run the harness with verbose-fetch routed to a tee-d log.
BUN_CONFIG_VERBOSE_FETCH=curl harness-cli run-task 2> >(
  while IFS= read -r line; do
    printf '%s\t%s\n' "$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%3NZ)" "$line"
  done >> "$CAPTURE_DIR/session.tsv"
)

ウォールクロックの接頭辞により、複数のキャプチャが並行実行される場合でも順序が曖昧でなくなる。TSV(タブ区切り)は意図的である — stderr上のJSONクォートを壊してしまうシェルでも生き残る。

TSVからJSONLへの変換はセッション終了後(Step 5)に行う。セッション中ではない。

Expected: 単調増加するタイムスタンプを持つTSVログ、stderr 1行ごとに1行。

On failure: タイムスタンプが逆行する場合、ハーネスがstderrをバッファリングしている — stdbuf -oL -eL またはバンドラ相当の行バッファフラグで再実行する。

Step 5: JSONLへの正規化

JSONLがアーティファクト形式である: 1行につき1つのJSONオブジェクト、フィールドは timestampsourcetargetpayload。差分に適しており、jq でフィルタでき、エディタ再読み込み間でも安定している。

# Parse the TSV from Step 4 into JSONL.
awk -F'\t' '{
  printf "{\"timestamp\":\"%s\",\"source\":\"verbose-fetch\",\"target\":\"%s\",\"payload\":%s}\n",
    $1, "session", $2
}' < session.tsv | jq -c . > session.jsonl

全行が解析できることを検証する:

while IFS= read -r line; do
  echo "$line" | jq -e . > /dev/null || echo "BAD LINE: $line"
done < session.jsonl

典型的なフィルタの使用例:

# Show only requests to a specific endpoint pattern.
jq -c 'select(.payload | tostring | test("/api/v1/example"))' session.jsonl

# Show timing between consecutive captures.
jq -r '.timestamp' session.jsonl | sort | uniq -c

Expected: *.jsonl の全行が jq -e . で解析される。BAD LINE 警告なし。

On failure: 一部の行が検証に失敗する場合、ソースのTSVのペイロードに埋め込みタブが含まれている — 別の区切り文字でStep 4を再実行するか、2番目のフィールドをbase64エンコードする。

Step 6: キャプチャ時のリダクト

認証ヘッダ、セッションID、ベアラートークン、PIIはディスクに書き出すに除去する。events.jsonlsession.jsonl ファイルは初回書き込み時点でシークレットを1つも含んではならない。

# Stream the raw capture through a redactor before persisting.
redact() {
  sed -E \
    -e 's/(authorization:[[:space:]]*Bearer[[:space:]]+)[A-Za-z0-9._-]+/\1<REDACTED>/gi' \
    -e 's/(x-api-key:[[:space:]]*)[A-Za-z0-9._-]+/\1<REDACTED>/gi' \
    -e 's/(cookie:[[:space:]]*)[^;]+/\1<REDACTED>/gi' \
    -e 's/("password"[[:space:]]*:[[:space:]]*)"[^"]*"/\1"<REDACTED>"/g' \
    -e 's/("token"[[:space:]]*:[[:space:]]*)"[^"]*"/\1"<REDACTED>"/g'
}

cat raw-capture.txt | redact > session.tsv

キャプチャ後、何も漏れていないことを検証する:

# Patterns that must not appear in any *.jsonl file.
grep -Ei 'bearer [A-Za-z0-9]{20,}|sk-[A-Za-z0-9]{20,}|ghp_[A-Za-z0-9]{20,}' captures/ \
  && { echo "LEAK DETECTED"; exit 1; } \
  || echo "redaction clean"

「キャプチャしてからリダクト」アーティファクトは常に何かを漏らす。唯一安全なパターンは「キャプチャ時点でリダクト済み」である。完成したアーティファクトにリダクトされていないトークンを発見した場合、キャプチャ全体を汚染済みとして扱う — 削除し、資格情報をローテートし、再実行する。

Expected: LEAK DETECTED チェックが終了コード0で終わる(一致なし)。既知の資格情報接頭辞に対する grep は何も返さない。

On failure: リークチェックがヒットを見つけた場合、ファイルをインプレースで編集してはならない。キャプチャディレクトリ全体を削除し、リダクタの正規表現を漏洩したパターンカテゴリをカバーするよう拡張し、Step 3または4から再実行する。

Step 7: 記録前にレスポンスカテゴリを分類する

HTTPステータスコードはコンテキストによって異なる意味の重みを持つ。記録前に分類することで、下流の jq フィルタが生のコードではなく意図に対して動作するようにする。

Observed statusChannel contextClassification
200 / 201Anysuccess
401 on token-refresh endpointHandshakeexpected handshake step
401 on data endpointAfter authauth failure (real)
404 on lazy-loaded resourceFirst fetchexpected miss
404 on documented endpointAfter feature gategate-induced absence
429Anyrate-limit (back off; do not retry tight)
5xxAnyserver failure (record, do not assume)

キャプチャ時に class フィールドを追加する:

jq -c '. + {class: (
  if (.payload.status == 401 and (.target | test("token|refresh"))) then "handshake"
  elif (.payload.status >= 200 and .payload.status < 300) then "success"
  elif (.payload.status == 401) then "auth-fail"
  elif (.payload.status == 429) then "rate-limit"
  elif (.payload.status >= 500) then "server-fail"
  else "other" end)}' session.jsonl > session.classified.jsonl

トークンリフレッシュチャネル上の401は失敗ではない — ハンドシェイクの前半である。ハンドシェイクステップを失敗と誤分類すると、レビュアーの注意を浪費する偽陽性の発見を生む。

Expected: *.classified.jsonl の全行が既知の値を持つ class フィールドを持つ。

On failure: 分類が多くの other エントリを生む場合、上記の表がこのハーネスにとって不完全である — 分析を続ける前に、繰り返し出現する other パターン1つにつき1行ずつテーブルを拡張する。

Step 8: キャプチャマニフェストを永続化する

キャプチャ実行は、入力が出力とともに記録されてはじめて再現可能となる。マニフェストを書き出す:

cat > capture-manifest.json <<EOF
{
  "captured_at": "$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)",
  "harness_version": "$(harness-cli --version 2>/dev/null || echo unknown)",
  "channel": "verbose-fetch",
  "question": "Does endpoint X fire on event Y?",
  "targets": ["endpoint-X", "event-Y"],
  "files": ["session.jsonl", "session.classified.jsonl"],
  "redaction_check": "passed"
}
EOF

マニフェストこそが、キャプチャを将来のバージョンと差分可能にするものである。

Expected: capture-manifest.json が存在し、jq で解析でき、キャプチャディレクトリ内のすべてのアーティファクトファイルを列挙している。

On failure: ハーネスにバージョンフラグがない場合、代わりにバイナリの sha256sum を記録する。身元不明のバイナリは比較不可能なキャプチャを生成する。

検証

  • 可観測性テーブルがキャプチャコマンド実行前に構築されている
  • キャプチャディレクトリがgit-ignoreされ、タイムスタンプ付きである
  • *.jsonl ファイルが jq -e . で1行ずつ解析できる
  • リダクトリークチェックが既知の資格情報接頭辞に対して一致を返さない
  • 各キャプチャイベントが既知の値を持つ class フィールドを持つ
  • capture-manifest.json がハーネスバージョン(またはsha256)、チャネル、質問を記録している
  • キャプチャディレクトリにStep 1で列挙したターゲットのみが含まれる(他アプリからの偶発的トラフィックなし)

よくある落とし穴

  • キャプチャ先行、質問は後回し: 誰も読まないログはディスクと注意力の無駄である。まず可観測性テーブルを構築し、具体的な質問に答えるものだけをキャプチャする。
  • 最初に mitmproxy に手を伸ばす: 外向きプロキシは最も侵襲的なチャネルである。証明書の信頼が必要で、証明書ピン留めで破綻し、ハーネスの環境を汚染する。オンディスク、トランスクリプト、verbose-fetch、フック各チャネルがすべてブロックされている場合にのみ使用する。
  • 主作業セッション内でのキャプチャ: verbose-fetch stderrはTUI描画に流れ込み、他作業の断片をキャプチャに漏らす可能性がある。必ず使い捨てのシェルを使用する。
  • 「後でリダクトすればいい」: キャプチャしてからリダクトされたアーティファクトはすべて、少なくとも一度は資格情報を漏洩している。キャプチャ時にリダクトするか、キャプチャしないかのどちらかである。
  • 4xxを一様に失敗として扱う: トークンリフレッシュチャネル上の401はハンドシェイクステップであり、失敗ではない。結論を導く前にチャネルコンテキスト別にレスポンスカテゴリを分類する(Step 7)。
  • イベント単位ターゲットにロングランニングキャプチャを使用: 3つの離散イベントを捕捉するためにセッション全体のプロセスを使うと、キャプチャ間でトークン状態が結合し、1つの悪いイベントが次を汚染する。イベントにはフック駆動サブプロセスを使い、セッションキャプチャはシーケンスに限定する。
  • マニフェストなし: capture-manifest.json のないJSONLファイルは再現不可能である — どのバージョンが生成したかわからなければ、来月のバイナリと差分を取ることはできない。
  • 他ユーザーのトラフィックをキャプチャする: 範囲外である。ワイヤーキャプチャは自身のマシン上の自身のアカウントのためのものである。キャプチャが偶発的に他ユーザーのリクエストを記録した場合、そのキャプチャを削除しチャネルを絞り込む。

関連スキル

  • monitor-binary-version-baselines — 親方法論のPhase 1。このスキルのマニフェストが参照するバージョンベースラインを生成する。
  • probe-feature-flag-state — Phase 2-3。ワイヤーキャプチャはその証拠ストランドの1つであり、このスキルはキャプチャ側を教える。
  • instrument-distributed-tracing — JSONL-over-ウォールクロックの哲学を共有する。ここではサービスメッシュではなく単一バイナリに適用される。
  • redact-for-public-disclosure — Phase 5。このスキルは内部利用向けのキャプチャ時リダクトのみを扱う。キャプチャがプライベートワークスペースを離れる前に必要な公開基準のリダクトは扱わない。

Repositorio GitHub

pjt222/agent-almanac
Ruta: i18n/ja/skills/conduct-empirical-wire-capture
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Habilidades relacionadas

llamaguard

Otro

LlamaGuard es el modelo de Meta de 7-8B parámetros para moderar las entradas y salidas de LLM en seis categorías de seguridad como violencia y discurso de odio. Ofrece una precisión del 94-95% y puede implementarse usando vLLM, Hugging Face o Amazon SageMaker. Utiliza esta skill para integrar fácilmente filtrado de contenido y barreras de seguridad en tus aplicaciones de IA.

Ver habilidad

cost-optimization

Otro

Esta Skill de Claude ayuda a los desarrolladores a optimizar los costes en la nube mediante el ajuste de tamaño de recursos, estrategias de etiquetado y análisis de gastos. Proporciona un marco para reducir los gastos en la nube e implementar una gobernanza de costes en AWS, Azure y GCP. Úsala cuando necesites analizar los costes de infraestructura, ajustar el tamaño de los recursos o cumplir con restricciones presupuestarias.

Ver habilidad

quantizing-models-bitsandbytes

Otro

Esta habilidad cuantiza LLMs a precisión de 8 o 4 bits utilizando bitsandbytes, logrando una reducción de memoria del 50-75% con pérdida mínima de precisión. Es ideal para ejecutar modelos más grandes en memoria GPU limitada o para acelerar la inferencia, admitiendo formatos como INT8, NF4 y FP4. La habilidad se integra con HuggingFace Transformers y permite entrenamiento QLoRA y optimizadores de 8 bits.

Ver habilidad

dispatching-parallel-agents

Otro

Esta Skill de Claude despliega múltiples agentes para investigar y solucionar 3 o más problemas independientes de forma concurrente. Está diseñada para escenarios que involucran fallos no relacionados que pueden resolverse sin estado compartido o dependencias. Su capacidad principal es la resolución paralela de problemas, asignando un agente por cada dominio problemático independiente para maximizar la eficiencia.

Ver habilidad