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coverage-analysis

plurigrid
Actualizado 6 days ago
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Otrotesting

Acerca de

Esta habilidad realiza análisis de cobertura de código para evaluar la calidad de las pruebas mediante la identificación de rutas de código no probadas. Es especialmente útil para pruebas centradas en seguridad cuando se integra con herramientas como CodeQL y Semgrep. Los desarrolladores deben consultar el repositorio de Trail of Bits para obtener pautas detalladas de implementación.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add plurigrid/asi -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/plurigrid/asi
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/plurigrid/asi.git ~/.claude/skills/coverage-analysis

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

Repositorio GitHub

plurigrid/asi
Ruta: skills/coverage-analysis
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Esta habilidad permite realizar fuzzing con libFuzzer para descubrir automáticamente vulnerabilidades en el código mediante la generación automatizada de pruebas. Es particularmente útil para pruebas de seguridad e identificación de casos límite que podrían provocar fallos o problemas de seguridad. Los desarrolladores deberían utilizarla al realizar auditorías de seguridad o pruebas de robustez en bases de código C/C++.

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Esta habilidad permite realizar fuzzing en Rust utilizando cargo-fuzz y libFuzzer para pruebas de seguridad y descubrimiento de errores. Está diseñada para desarrolladores que escriben código en Rust y necesitan identificar problemas de seguridad de memoria y otras vulnerabilidades mediante la generación automatizada de entradas. Utilice esta habilidad cuando necesite integrar fuzzing en su flujo de trabajo de desarrollo en Rust para mejorar la seguridad del código.

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Esta habilidad proporciona los vectores de prueba Wycheproof de Google para evaluar rigurosamente implementaciones criptográficas frente a vulnerabilidades conocidas. Está diseñada para desarrolladores que necesitan validar la seguridad de su código criptográfico ejecutando suites de pruebas exhaustivas. Utilice esta habilidad al implementar o auditar algoritmos criptográficos para garantizar robustez frente a casos límite y ataques.

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Esta habilidad permite realizar fuzzing en Python con Atheris para descubrir automáticamente vulnerabilidades como fallos y errores de memoria en tu código. Es ideal para desarrolladores que integran pruebas de seguridad en su flujo de trabajo para descubrir errores mediante la generación automatizada de entradas. Úsala cuando necesites fortalecer aplicaciones Python contra entradas inesperadas o maliciosas.

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