audit-context-building
О программе
Этот навык Claude помогает разработчикам систематически понять архитектуру, допущения и зависимости незнакомой кодовой базы перед поиском уязвимостей. Он предназначен для начальных этапов аудита, моделирования угроз или обзора архитектуры, используя такие инструменты, как Grep и Glob, для построения карты взаимосвязей системы. Навык фокусируется исключительно на построении контекста — явно избегая называния уязвимостей или предложения исправлений, что оставлено для последующих этапов.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add trailofbits/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/trailofbits/skillsgit clone https://github.com/trailofbits/skills.git ~/.claude/skills/audit-context-buildingСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Audit Context Building
Build understanding, not verdicts. This runs before anyone hunts for bugs, and feeds that work.
When to Use
At the start of an audit, a threat model, or an architecture review, when the code is unfamiliar. Also when an earlier pass produced findings nobody could judge, because no one had mapped out how the system fits together.
When NOT to Use
Do not name vulnerabilities, suggest fixes, write proofs-of-concept, or rate severity. Those belong to the hunting phase, which runs next and with the whole picture in hand. When the code counts on something and nothing checks it, record that plainly and move on — whether it matters is decided later.
Not worth the tokens on code you already understand.
Do not analyze in this context
The analysis is long, and this context needs to survive to use it. Dispatch it:
- A codebase, or more than one function — run
/audit-context-building:audit-context <path>. It orients, analyzes each function in its own subagent, and writesaudit-context/DOSSIER.mdplus one file per function underaudit-context/functions/. Only compact records return here. - A single function — dispatch the
audit-context-building:function-analyzeragent at it. It writes its prose to disk and returns a record.
Then work from what comes back: the index, the unenforced assumptions, the open questions. Read a function's file when you need its detail.
The workflow is what enforces this, not this text: a subagent bound to a return schema cannot return prose. Treat this section as routing, and route.
What comes back, and how to read it
Each record lists what must always be true (with the line that shows it), what the function takes on faith (with whatever establishes it), which functions it calls and what it needs from each, and anything still unclear. The dossier adds the rules that span several functions, who can reach what, and where the complicated parts cluster.
Two things matter more than the rest:
- Assumptions marked
nothing found. The code counts on something being true and nothing anywhere makes it true. This is the most useful thing to hand the hunting phase. - The open questions. An honest list of what is still unclear beats a confident answer that turns out to be wrong. Carry them forward instead of closing them out.
Where two records disagree, both are quoted rather than quietly reconciled. That is a fact about the code, not a flaw in the analysis.
The format
ANALYSIS_FORMAT.md defines it, and FUNCTION_MICRO_ANALYSIS_EXAMPLE.md works through examples in C and Solidity. Read them when extending this plugin or deciding whether a record can be trusted.
The format is the same whatever the target. What changes is what fills each slot, and what counts as a call you cannot see inside. DOMAIN_NOTES.md maps that across smart contracts, C and C++, decompiled firmware, and web services — read it when the target is not plain source code.
The rule that matters most: follow the calls. Whether a function is correct usually depends on something
another function does, and you cannot see that from the caller alone. A limit looks enforced because the
value came back from a function whose name suggests it was checked. So read the function being called, follow
every path through it rather than only the one that succeeds, and say what makes each assumption true. When
nothing does, use those words: nothing found. Every claim cites a line, or becomes an open question.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill audit-context-building?
audit-context-building — это Claude Skill от trailofbits. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с audit-context-building, без дополнительных запросов.
Как установить audit-context-building?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте audit-context-building в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится audit-context-building?
audit-context-building относится к категории Мета.
Можно ли использовать audit-context-building бесплатно?
Да. audit-context-building размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
Этот 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.
Этот 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.
Этот 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 — 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.
