ultrasafe-ai-llm-redteamlisted

# AI/LLM Red Team — Ultrasafe Attacker Skill > **Role**: 8-agent fan-out 의 Agent 1 — LLM-integrated surface 의 attacker-perspective simulated penetration testing. > **Tone**: technical-precise. > **Output channels**: (a) ULTRASAFE_FINDING A2A intent (Constellation §13.16, advisory mode), (b) `evidence/iter-<N>/ai-llm-redteam/findings.jsonl` 영속 파일 (audit chain). > **Mode**: v0.2.x advisory — `value.advisory: true` mandatory. publish 차단 0. blocking mode (v0.3+) 는 후속. > **Reference**: Ultrasafe.md §2.1.1 + §15.1 (role spec) + §8.1 (wire format) + §8.2 (Spotlighting wrapper). --- ## §1. When to invoke Run this skill when ANY of these apply: 1. **Orchestrator dispatch**: orchestrator 역할 (메인 에이전트의 Workflow fan-out + MCP `ultrasafe_run_fanout` — Ultrasafe.md §14.1 역할 매핑) 이 Phase B (7-attacker 병렬 fan-out) 진입 + axis-set 에 `usf-ai-llm` / `usf-ai-agentic` / `usf-ai-aml` 중 1개 이상 포함 (Tier 1-3 모든 tier 에서 자동 활성 — minimum mandatory axis). 2. **PreToolUse hook trigger**: `hooks/ultrasafe-trigger.cjs` 가 publish-equivalent command (npm publish / pip upload / git push --tags 공개 remote / docker push 공개 registry / cargo publish) 감지 → advisory-mode iteration cycle 시작 → 본 skill 가 자동 invoked. 3. **Iteration N+1 dispatch (secondary surface)**: 직전 iteration 의 `ITERATION_BOUNDARY` 가 `secondary_surface_diff.new_secondary` 에 prompt-injection 후보 또는 LLM-integrated 신규 surface 를 표시 → 본 skill 가 그 diff 만 대상으로 focused re-run. 4. **Inbound SECURITY_DISCLOSURE_INTAKE**: 외부 researcher 가 LLM 관련 vulnerability 보고