MCP HubMCP Hub
SKILL·8283CB

trailmark-structural

trailofbits
Обновлено 16 days ago
11 просмотров
7,515
642
7,515
Посмотреть на GitHub
Метаaidesigndata

О программе

Этот навык выполняет комплексный структурный анализ Trailmark, строя граф зависимостей и проводя предварительный анализ для выявления уязвимых мест, потоков данных и поверхностей атаки. Он предоставляет отчеты с учетом версий, включая прокси-узлы, ссылки на типы и атрибуты точек входа для детальной оценки кодовой базы. Используйте его, когда необходимы глубокие структурные сведения об архитектуре и состоянии безопасности целевого объекта.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add trailofbits/skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/trailofbits/skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/trailofbits/skills.git ~/.claude/skills/trailmark-structural

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Trailmark Structural Analysis

Builds a Trailmark graph and runs engine.preanalysis() to compute all four pre-analysis passes. The core workflow is v0.2-safe; v0.4-only details are included only after checking method availability, and newer builds enrich the same output (0.5.0+ adds an attributes key to attack-surface entries and proxy.external:* nodes from .trailmark/links.toml) without any workflow change.

When to Use

  • Vivisect Phase 1 needs full structural data (hotspots, taint, blast radius, privilege boundaries)
  • Detailed pre-analysis passes for a specific target scope
  • Generating complexity and taint data for audit prioritization
  • Inspecting proxy/unresolved-call counts, subgraph edges, or type-reference summaries when Trailmark 0.4.0+ is installed

When NOT to Use

  • Quick overview only (use trailmark-summary instead)
  • Ad-hoc code graph queries (use the main trailmark skill directly)
  • Target is a single small file where structural analysis adds no value

Rationalizations to Reject

RationalizationWhy It's WrongRequired Action
"Summary analysis is enough"Summary skips taint, blast radius, and privilege boundary dataRun full structural analysis when detailed data is needed
"One pass is sufficient"Passes cross-reference each other — taint without blast radius misses critical nodesRun all four passes
"Tool isn't installed, I'll analyze manually"Manual analysis misses what tooling catchesReport "trailmark is not installed" and return
"Empty pass output means the pass failed"Some passes produce no data for some codebases (e.g., no privilege boundaries)Return full output regardless
"A v0.4 field is always present"Users may still have Trailmark 0.2.x installedProbe with hasattr() before querying v0.4-only methods

Usage

The target directory is passed via the args parameter.

Execution

Step 1: Check that trailmark is available.

trailmark analyze --help 2>/dev/null || \
  uv run trailmark analyze --help 2>/dev/null

If neither command works, report "trailmark is not installed" and return. Do NOT run pip install, uv pip install, git clone, or any install command. The user must install trailmark themselves.

Optionally record the version:

trailmark --version 2>/dev/null || uv run trailmark --version 2>/dev/null || true

Do not fail if this command is missing; use API feature probes below.

Step 2: Detect languages with Trailmark's parse API.

python3 - "{args}" <<'PY'
import json
import sys

try:
    from trailmark.parse import detect_languages  # canonical location since 0.3.x
except ModuleNotFoundError:
    # v0.2.x predates trailmark.parse; the same function lives in query.api
    from trailmark.query.api import detect_languages

print(json.dumps(detect_languages(sys.argv[1])))
PY

If the import fails, rerun the same snippet with uv run --with trailmark python - "{args}". If the result is [], report "Trailmark found no supported languages under target" and return.

Step 3: Run the full structural analysis via QueryEngine.

Run this snippet with python3. If the import fails, rerun the same snippet under uv run --with trailmark python - "{args}".

python3 - "{args}" <<'PY'
import json
import sys

try:
    from trailmark.parse import detect_languages  # canonical location since 0.3.x
except ModuleNotFoundError:
    # v0.2.x predates trailmark.parse; the same function lives in query.api
    from trailmark.query.api import detect_languages

from trailmark.query.api import QueryEngine

target = sys.argv[1]
languages = detect_languages(target)
engine = QueryEngine.from_directory(target, language="auto")
preanalysis = engine.preanalysis()

def summarize_subgraph(name: str, limit: int = 25) -> dict[str, object]:
    nodes = engine.subgraph(name)
    summary = {
        "count": len(nodes),
        "sample_ids": [node["id"] for node in nodes[:limit]],
    }
    if hasattr(engine, "subgraph_edges"):
        summary["edge_count"] = len(engine.subgraph_edges(name))
    return summary

graph = json.loads(engine.to_json())
nodes = graph.get("nodes", {})
proxy_nodes = [
    node_id for node_id, node in nodes.items()
    if node.get("kind") == "proxy" or node.get("origin") == "proxy"
]

payload = {
    "languages": languages,
    "summary": engine.summary(),
    "preanalysis": preanalysis,
    "attack_surface": engine.attack_surface()[:25],
    "hotspots": engine.complexity_hotspots(10)[:25],
    "proxy_nodes": proxy_nodes[:25],
    "subgraphs": {
        name: summarize_subgraph(name)
        for name in engine.subgraph_names()
    },
}

if hasattr(engine, "type_references"):
    payload["type_reference_samples"] = {
        node_id: engine.type_references(node_id)[:10]
        for node_id in list(nodes)[:25]
    }

print(json.dumps(payload, indent=2))
PY

Step 4: Verify the output.

The output should include:

  • languages
  • summary
  • preanalysis
  • hotspots (possibly empty)
  • proxy_nodes (empty on v0.2.x or when there are no unresolved calls; on 0.5.0+ may include proxy.external:* entries declared in .trailmark/links.toml)
  • subgraphs with counts and sample IDs

On Trailmark 0.5.0+, attack_surface entries may carry an attributes object (e.g. solidity_visibility, solidity_overridden_by). Pass it through unchanged — downstream consumers use it to rank entrypoints.

Some subgraphs may have zero nodes for some codebases (this is normal). Return the full JSON payload regardless.

GitHub репозиторий

trailofbits/skills
Путь: plugins/trailmark/skills/trailmark-structural
0
agent-skills
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill trailmark-structural?

trailmark-structural — это Claude Skill от trailofbits. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с trailmark-structural, без дополнительных запросов.

Как установить trailmark-structural?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте trailmark-structural в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится trailmark-structural?

trailmark-structural относится к категории Мета.

Можно ли использовать trailmark-structural бесплатно?

Да. trailmark-structural размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

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.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

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.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

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.

Просмотреть навык
sglang
Мета

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.

Просмотреть навык