trailmark-variant-neighborhood
О программе
Этот навык расширяет известную уязвимость до графа соседних потенциальных кандидатов-вариаций, анализируя связи в коде, такие как общие вызывающие функции, общие точки приёма данных и реализации интерфейсов. Он предназначен для использования после первоначального обнаружения для генерации целей анализа вариаций, создания правил или ручной проверки. Результат предоставляет производные местоположения кандидатов, а не подтверждённые находки, для дальнейшего расследования.
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/trailmark-variant-neighborhoodСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Trailmark Variant Neighborhood
Expand one seed issue into graph-derived variant candidates. This skill generates review targets, not confirmed findings.
When to Use
- A finding is confirmed or plausible and variants may exist
- The vulnerable pattern depends on call context
- The issue involves a shared sink, source, validator, interface, override, trait, hook, handler, adapter, or critical type
- The next step is to seed
variant-analysis,semgrep-rule-creator,static-analysis, or manual review
When NOT to Use
- No seed issue exists. Use discovery or triage first.
- The pattern is purely syntactic and already obvious. Use
semgrep-rule-creatordirectly. - The question is exploit-chain composition across multiple findings. Use a composition workflow.
- The goal is remediation verification. Use a remediation-review workflow.
- The seed cannot be bound to a graph node.
Rationalizations to Reject
| Rationalization | Why It Is Wrong | Required Action |
|---|---|---|
| "Nearby code means variant" | Proximity is only a candidate reason | Rank it as a review target |
| "Only exact same names matter" | Variants often share sinks or preconditions, not names | Expand across callers, callees, interfaces, and types |
| "Every candidate is a finding" | This skill outputs candidates for review | Avoid vulnerability claims |
| "Unreachable candidates can be ignored completely" | They may become reachable after refactors | Rank lower or list as deferred |
| "Graph candidates replace semantic pattern work" | Graph structure finds locations, not root-cause semantics | Hand off to variant-analysis, Semgrep, CodeQL, or manual review |
Workflow
Variant Neighborhood Progress:
- [ ] Step 1: Normalize and bind the seed
- [ ] Step 2: Expand graph neighborhoods
- [ ] Step 3: Rank candidates
- [ ] Step 4: Extract variant pattern guidance
- [ ] Step 5: Emit handoff packet
Step 1: Normalize And Bind The Seed
Accept finding text, file/line, function name, or output from
trailmark-finding-triage. Bind the seed to a Trailmark node and record the
root cause in plain language.
If the seed has no concrete graph binding, stop before inventing variants.
Step 2: Expand Neighborhoods
Use the dimensions in references/neighborhood-patterns.md:
- shared callers
- shared callees and sinks
- entrypoint path neighbors
- interface, override, trait, and implementation siblings
- file or module cluster neighbors
- taint or privilege-boundary peers
- type and state-reference neighbors
Bound expansion to avoid candidate floods.
Step 3: Rank Candidates
Rank with references/ranking.md. Prioritize entrypoint-reachable, tainted, boundary-adjacent, high-blast-radius, shared sink, same-interface, and close-distance candidates. Penalize test, mock, generated, vendor, unreachable, and trusted-internal-only candidates.
Step 4: Extract Pattern Guidance
Summarize what should be searched for syntactically and what requires semantic review. Identify whether follow-up belongs in:
variant-analysissemgrep-rule-creatorstatic-analysiswith CodeQL or SARIF-producing tools- manual review
Step 5: Emit Handoff Packet
Use references/output-format.md. Include ranked candidates, inclusion reasons, exclusions, limitations, and the variant-analysis handoff.
Stop Conditions
- No graph binding exists
- Candidate count is too high and the root cause is underspecified
- Trailmark cannot analyze the target language
- The seed is only in test, generated, or vendor code and the user did not say that code is in scope
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill trailmark-variant-neighborhood?
trailmark-variant-neighborhood — это Claude Skill от trailofbits. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с trailmark-variant-neighborhood, без дополнительных запросов.
Как установить trailmark-variant-neighborhood?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте trailmark-variant-neighborhood в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится trailmark-variant-neighborhood?
trailmark-variant-neighborhood относится к категории Мета.
Можно ли использовать trailmark-variant-neighborhood бесплатно?
Да. trailmark-variant-neighborhood 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.
