shift-camouflage
О программе
Навык "сдвиг-камуфляж" позволяет системам динамически представлять различные полиморфные API и поведение разным наблюдателям, вдохновляясь адаптивным камуфляжем. Он сокращает поверхность атаки и обеспечивает контекстно-зависимые функциональные флаги, предоставляя только то, что нужно каждому потребителю. Используйте его для постепенного внедрения, адаптации к среде или для маскировки системных паттернов без изменения основной логики.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/shift-camouflageСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
變形
仿烏賊色細胞之適表也——多態介、隨境之為、旗、減攻面。表隨境變、核恆穩、減攻面、宜異觀者。
用
- 系需異介於異客(API 版、多租、按角)→用
- 減攻面、各觀者唯見所需→用
- 旗、漸放、A/B 測於介→用
- 系隨境變為而核不變→用
- 護內構於外耦(觀者耦表非構)→用
- 補
adapt-architecture:表變足而深變不需→用
入
- 必:待適之系
- 必:諸觀者及其異介需
- 可:今介設與限
- 可:威脅模(何宜匿何觀者?)
- 可:旗系或漸放基
- 可:性能限(動表生有耗)
行
一:圖觀者域
識誰交而各需何見。
- 籍諸觀者:
- 外用(終用、API 客、夥)
- 內服(微服、背工、管工)
- 敵(攻、爬、競)
- 監(審、合規)
- 各觀者定:
- 所需見(必介)
- 所不見(匿面)
- 所期見(容介——或異於所需)
- 何交(協、率、敏)
- 建觀者-面陣:
Observer-Surface Matrix:
┌──────────────┬────────────────────────┬─────────────────┬──────────────┐
│ Observer │ Required Surface │ Hidden Surface │ Threat Level │
├──────────────┼────────────────────────┼─────────────────┼──────────────┤
│ End users │ Public API v2, UI │ Internal APIs, │ Low │
│ │ │ admin endpoints │ │
├──────────────┼────────────────────────┼─────────────────┼──────────────┤
│ Partner API │ Partner API, webhooks │ Internal logic, │ Medium │
│ │ │ user data │ │
├──────────────┼────────────────────────┼─────────────────┼──────────────┤
│ Admin tools │ Full API, debug │ Raw data store │ Low │
│ │ endpoints │ access │ │
├──────────────┼────────────────────────┼─────────────────┼──────────────┤
│ Adversaries │ Nothing (minimal) │ Everything │ High │
│ │ │ possible │ │
└──────────────┴────────────────────────┴─────────────────┴──────────────┘
得:全觀者域與各面需。為後設之本。
敗:觀者識不全→始於兩端:最權(管)與最限(敵)。設此二之面、後內推餘者。
二:設色細胞圖
建觀者境與面之配——「色細胞」層。
- 定境訊:
- 認身→定權級
- 請來→地、網、應境
- 旗→啟閉某面元
- 時/段→部署期、營業時、維護窗
- 載/健→降模或減面
- 設面生則:
- 各境訊組合定面元為:
- 顯:含於應/介
- 匿:全除(誤訊亦不洩存)
- 變:存而異(異模、簡資)
- 餌:故誤面元、敵境用
- 各境訊組合定面元為:
- 行色細胞層:
- 薄中介/代於核與觀者間
- 各請評境訊
- 施宜面配
- 永不變核——唯濾、變表
Chromatophore Architecture:
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ Observer Request │
│ │ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Context Extract │ ← Auth, origin, flags, time │
│ └────────┬────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Surface Select │ ← Observer-surface matrix lookup │
│ └────────┬────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Core System │ ← Processes request normally │
│ └────────┬────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Surface Filter │ ← Remove/transform/add elements │
│ └────────┬────────┘ │
│ ↓ │
│ Observer Response (adapted surface) │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
得:色細胞圖譯境為面配。圖明、可審、與核分。
敗:圖過繁(境組過多)→簡為按角面:定 3-5 面(公、夥、管、內、最少)映諸觀者。
三:行為態變
使系為亦適境、非唯表。
- 識境變之行為:
- 應詳級(管詳、公簡)
- 限率(夥寬、無名嚴)
- 誤訊(內詳、外泛)
- 資新(高即時、標緩存)
- 功可用(測者全、通常穩)
- 行為變體:
- 各體為全測之路
- 境定行體
- 諸體共核而異於表與策
- 旗整合:
- 旗控啟某行體
- 漸放:新為示某率觀者、漸增
- 斷:自復安全為若新體致誤
得:系為適境——同核生宜異眾應。旗啟新為之漸放。
敗:態變致路過繁→合為流模:核→策層→表層。態變唯居策表、核保一。
四:減攻面
減敵可察、可交者。
- 行最小面則:
- 各觀者唯見所需——無多
- 未認觀者見最少面
- 誤訊勿洩內構(無棧、內路、版號)
- 行主動減面:
- 除默頁、頭、端口、揭技
- 隨非要應特(時抖、頭序)
- 全閉未用 API 端口(非匿——真關)
- 行模式擾:
- 變應特擊指紋
- 入控不測於非功
- 確功為定而面特變
- 監偵察:
- 偵探匿面之請模(列舉攻)
- 警復訪不存端口(路模糊)
- 跨會追、聯偵模(見
defend-colony)
得:最小攻面、敵不易定技、內構、匿能。偵察察追。
敗:減面害合客→觀者-面陣不全、合需被匿。覆步一更陣。隨致禍→唯隨非功(時、頭)、保功定。
五:保面恆
確動面恆、可調、可養。
- 面測:
- 各觀者面明測(管見管面?公見公面?)
- 測面換(觀者境會中變何如?)
- 測面敗模(色細胞層敗則何面顯?)
- 面文:
- 文各觀者面與其配
- 文境訊與其於擇面之效
- 文與真為齊(測文於實)
- 調支:
- 管/調模顯何面活、何故
- 日記捕各請所施面配
- 可重請於某面為調
- 面演:
- 加新面元:加於宜面、測、部
- 除面元:警期、後除
- 變面為:旗控、漸放
得:可養、可測、文全之適面系。動性不害調、文、演介之能。
敗:色細胞層成調夢魘→加透:各應含追頭(唯管/調可見)示何面施、何境訊定之。
驗
- 觀者域圖含各觀者面需
- 色細胞圖譯境為面配
- 態變使應適觀者境
- 攻面減於敵
- 各觀者面明測
- 面敗模顯安默(最少面)
- 調/管模可察活面配
- 面文與實為合
忌
- 面繁爆:觀者面過多、變過繁。合至 3-5 面為極。多觀者皆入廣類
- 核污:適面理入核業務。色細胞層必分——若於核加觀者類之 if,構誤也
- 唯靠遮掩:減面為深防一層、非代正安控。匿端口仍需認、授
- 面不恆:觀者甲見應 v1、乙見 v2——而本應同。明測面、保陣為憑
- 忘敗面:色細胞層自敗、觀者見何面?默必安(最少面)非開(全面)
參
assess-form— 適面或解所識壓而不需深變adapt-architecture— 深構變、適面不足時repair-damage— 適面或掩傷於修中(慎——勿匿真患)defend-colony— 減攻面為防一層;偵察識入防coordinate-swarm— 散系隨境之為需協適面configure-api-gateway— API 網實多色細胞層之能deploy-to-kubernetes— Kubernetes 服與入口啟網層面控
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
