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trailofbits/goal-prompt

Erstellt kopierfertige /goal-Befehle für den Zielmodus in Claude Code und Codex. Nützlich, wenn der Benutzer bittet, ein Ziel-Prompt, eine Zielbedingung, einen /goal-Befehl, ein Zielmodus-Objective oder eine kopierfertige Aufgabe für langlebige Prozesse zu erstellen, zu schreiben, umzuschreiben, zu verbessern, zu komprimieren, zu bereinigen oder vorzubereiten.

Was ist goal-prompt?

Diese Fähigkeit (Skill) namens „Goal Prompt“ von trailofbits automatisiert das Verfassen und Formatieren von `/goal`-Befehlen, die in den KI-gesteuerten Entwicklungsumgebungen Claude Code und Codex verwendet werden. Der `/goal`-Befehl teilt dem Agenten mit, dass er selbstständig an einer Aufgabe arbeiten soll, bis eine bestimmte Abschlussbedingung („completion condition“) erfüllt ist. Da der Befehl auf eine einzelne Zeile mit maximal 4.000 Zeichen begrenzt ist, konzentriert sich der Skill darauf, präzise, überprüfbare und terminierende Bedingungen zu formulieren. Er ist besonders nützlich für Aufgaben, die umfangreicher sind als eine einzelne Interaktion. Der Skill führt den Benutzer durch einen strukturierten Entwurfsprozess, der sicherstellt, dass die Bedingung einen klaren Endzustand definiert (nicht nur eine Aktivität), einen Umfang zum Einlesen vorgibt, eine überprüfbare Prüfung (z. B. das Ausführen eines Befehls mit sichtbarer Ausgabe) enthält und Invarianten (z. B. „verändere nicht vendor/“) sowie eine Stoppgrenze (z. B. nach 20 Durchläufen) festlegt. Ein zentrales Element ist das Schließen von „Schlupflöchern“ („easy-outs“), die ein fauler Agent ausnutzen könnte, um die Bedingung zu erfüllen, ohne die eigentliche Arbeit zu leisten. Der Skill bietet außerdem ein integriertes Formatierungsskript (`format_goal_prompt.py`), das den entworfenen Befehl normalisiert, unnötige Elemente entfernt, eine Warnung bei fehlender Stoppklausel ausgibt und die Zeichenbegrenzung durchsetzt. Das Ergebnis ist ein einziger formatierter Textblock mit dem `/goal`-Befehl. Der Skill enthält explizite Regeln für Sicherheitsforschungsziele (mit Fokus auf eine nachweisbare Schwachstelle) und weist die Entwickler an, niemals Elemente zu erfinden, sondern fehlende Teile klar zu kennzeichnen.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/trailofbits/skills/tree/main/plugins/goal-prompt/skills/goal-prompt

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Dokumentation

Ziel-Prompt

/goal sorgt dafür, dass der Agent arbeitet, bis eine Abschlussbedingung erfüllt ist. Sowohl Claude Code als auch Codex akzeptieren den Befehl als eine Zeile mit maximal 4.000 Zeichen. In Claude Code beurteilt ein kleines Modell die Bedingung nach jeder Interaktion erneut, nur anhand des Transkripts – es kann keine Befehle ausführen.

Entwerfe eine Bedingung, die terminieren kann, und formatiere sie dann. Ein Ziel ist für Arbeiten gedacht, die größer als eine einzelne Interaktion sind und eine überprüfbare Ziellinie haben; verknüpfe kleine Ziele mit einer Überprüfung dazwischen, anstatt ein einziges riesiges Ziel zu schreiben.

Entwurf

Füge die Elemente mit UND zusammen – niemals „oder“, die Schleife nimmt den billigeren Zweig:

  1. Endzustand, nicht Aktivität – „alle legacyAuth()-Aufrufe verwenden auth.verify()“, nicht „migriere den Auth-Code“. Eine Aktivität kann man behaupten; ein Endzustand ist wahr oder falsch.
  2. Umfang zum Einlesen – die Dateien, das Issue, die Logs oder der Plan, die vor dem Handeln gelesen werden sollen.
  3. Angegebene Prüfung – der genaue Befehl und sein beobachtbares Ergebnis („npm test beendet mit 0“), plus eine Anweisung, ihn auszuführen und die Ausgabe zu zeigen; ein Ergebnis, das nie im Transkript landet, existiert für den Bewerter nicht.
  4. Invarianten – was sich nicht ändern darf („ohne Änderung von vendor/“), inklusive „schwäche, überspringe oder bearbeite die Prüfungen selbst nicht“.
  5. Stoppgrenze oder Blockade-Klausel – „oder stoppe nach 20 Durchläufen“, „bei Blockade stoppe und melde die Blockade“. Ohne eine solche läuft eine falsch formulierte Bedingung endlos; der Formatierer warnt, wenn sie fehlt. (Claude Code setzt den Durchlaufzähler bei Sitzungswiederaufnahme zurück, sodass eine Durchlaufgrenze stillschweigend über Wiederaufnahmen hinweg verlängert wird.)

Halte es klein. Jede Einschränkung verengt den Zustandsraum, den das Modell erkunden kann. Reduziere auf ein einziges terminierendes Kriterium, wenn möglich, verschiebe Umfang und Definitionen in eine referenzierte Datei und entferne Nicht-Ziele – eine Einschränkung verdient ihren Platz nur, wenn sie einen echten einfachen Ausweg schließt.

Benenne bei langen Zielen auch den endgültigen Nachweis (Diff, Bericht, Artefakt) und fordere eine Fortschrittslogdatei – dauerhafter Zustand über Komprimierung und Wiederaufnahme hinweg. Wenn die Kurzbeschreibung 4.000 Zeichen überschreitet, lege die Details in einer GOAL.md ab und referenziere diese Datei aus dem Objective.

Erfinde niemals fehlende Elemente. Fundiere jedes Element in der Anfrage des Benutzers, im Gespräch oder im Repository – schlage nach, anstatt zu raten. Wenn ein Element nicht aus verfügbaren Informationen gefüllt werden kann, optimiere und formatiere dennoch, was der Benutzer bereitgestellt hat, lasse das Element weg und kennzeichne es als fehlend (siehe Format). Ein Ziel mit einer erfundenen Erfolgsbedingung terminiert auf dem falschen Vertrag.

Schlupflöcher schließen

Lies vor dem Formatieren den entworfenen Zustand so, wie es ein faules Modell tun würde: Was ist der billigste Weg, jede Prüfung zu bestehen, ohne die beabsichtigte Arbeit zu erledigen? Schließe die billigsten – bevorzuge die Kombination von Prüfungen, die du bereits hast, gegenüber dem Hinzufügen von Einschränkungen, und zähle nicht jedes vorstellbare Schlupfloch in eine Liste von Nicht-Zielen auf. Die wiederkehrenden Schlupflöcher:

  • Löschen oder stubben statt reparieren – „Suche zeigt nichts an“ gilt auch, wenn die Aufrufer weg sind; kombiniere solche Prüfungen mit einer, die beweist, dass die Funktion noch funktioniert.
  • Auf einer Teilmenge bestehen – eine Testdatei ausführen, den Suchpfad verengen, Verzeichnisse von der Prüfung ausschließen.
  • Die Prüfung austricksen – Tests überspringen/xfailen, erwartete Ausgaben fest codieren, Testeingaben spezialisieren, die Prüfung selbst bearbeiten (die Invariantenregel).
  • Behaupten ohne Ausführen – „erledigt“ oder „blockiert“ erklären, ohne Prüfausgabe im Transkript (die Regel „zeige die Ausgabe“).

Die gleiche Disziplin wie oben: Ein Schlupfloch, das du nicht aus verfügbaren Informationen schließen kannst, kommt in die Liste Fehlend: als Warnung – eine erfundene oder absurde Einschränkung ist schlimmer als eine gekennzeichnete Lücke.

Sicherheitsforschungsziele

Reduziere Auditziele auf ein einziges terminierendes Kriterium, wie das Identifizieren, Auslösen und Validieren einer hochkritischen Schwachstelle, die unter einem referenzierten Bedrohungsmodell-Datei gültig ist. Diese Datei, nicht das Ziel, trägt Umfang, Angreiferfähigkeiten, Schweregrad-Baseline und bekannte Erkenntnisse zum Überspringen. Verwende neutrale Formulierungen („auslösen und validieren“, nicht „beweise, dass dies ausnutzbar ist“), erfordere nachgewiesene Vorbedingungen – angenommener Angreiferzugriff ist der häufigste Fehlalarm – und stoppe nach jedem Fund für eine menschliche Überprüfung, anstatt ungeprüfte Berichte anzuhäufen. Validiere Funde mit einem zweiten Durchlauf eines frischen Agenten, niemals des Entdeckers allein.

Format

Führe uv run --no-project {baseDir}/scripts/format_goal_prompt.py --fenced auf dem Entwurf aus (Datei oder stdin). Es reduziert Leerzeichen auf eine Zeile, entfernt /goal-Präfixe, Anführungszeichen und Codeblöcke, warnt bei fehlender Stoppklausel und lehnt Ausgaben über 4.000 Zeichen ab – kürze oder verschiebe Details in eine Datei und führe erneut aus.

Gib genau einen umschlossenen text-Block zurück, eine Zeile:

/goal <einzelnes normalisiertes Objective>

Füge keinen Prosa drum herum hinzu – es sei denn, Checklistenelemente konnten nicht fundiert werden: dann folge dem Block mit einer Fehlend:-Liste, eine Zeile pro Lücke, die dem Benutzer mitteilt, was er bereitstellen soll.

Beispiel

Entwurf:

/goal Migriere das Auth-Modul:
  - ersetze legacyAuth() durch auth.verify()
  - stelle sicher, dass die Tests noch funktionieren

Überarbeitet und formatiert:

/goal Alle legacyAuth()-Aufrufstellen verwenden auth.verify(): `rg "legacyAuth\\(" -t ts` gibt nichts aus UND `npm test` beendet mit 0 (beide ausführen, Ausgabe zeigen), ohne Änderung von vendor/ oder Abschwächung eines Tests. Bei Blockade stoppe und melde versuchte Pfade und die Blockade, oder stoppe nach 20 Durchläufen.

Hier stammt npm test aus der package.json des Repositorys – keine Schätzung – und die Kombination mit der Null-Treffer-Prüfung schließt das billigste Schlupfloch: Löschen der Aufrufstellen anstatt deren Migration. Wenn nichts ein Element fundiert, formatiere, was existiert, und kennzeichne die Lücken:

Entwurf: mache Checkout schneller, ohne Metrik oder Benchmark im Kontext:

/goal Mache Checkout schneller

Fehlend:

  • messbarer Endzustand – welche Metrik und welcher Schwellenwert gelten als „schneller“
  • Verifikation – der Benchmark oder Befehl, der es beweist
  • Stoppgrenze – z. B. „oder stoppe nach 20 Durchläufen“

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

trailofbits/address-sanitizer

AddressSanitizer detects memory errors during fuzzing. Use when fuzzing C/C++ code to find buffer overflows and use-after-free bugs.

trailofbits/aflpp

AFL++ is a fork of AFL with better fuzzing performance and advanced features. Use for multi-core fuzzing of C/C++ projects.

trailofbits/agentic-actions-auditor

Audits GitHub Actions workflows for security vulnerabilities in AI agent integrations including Claude Code Action, Gemini CLI, OpenAI Codex, and GitHub AI Inference. Detects attack vectors where attacker-controlled input reaches AI agents running in CI/CD pipelines, including env var intermediary patterns, direct expression injection, dangerous sandbox configurations, and wildcard user allowlists. Use when reviewing workflow files that invoke AI coding agents, auditing CI/CD pipeline security for prompt injection risks, or evaluating agentic action configurations.

trailofbits/algorand-vulnerability-scanner

Scans Algorand smart contracts for 11 common vulnerabilities including rekeying attacks, unchecked transaction fees, missing field validations, and access control issues. Use when auditing Algorand projects (TEAL/PyTeal).

trailofbits/ask-questions-if-underspecified

Clarify requirements before implementing. Use when serious doubts arise.

trailofbits/atheris

Atheris is a coverage-guided Python fuzzer based on libFuzzer. Use for fuzzing pure Python code and Python C extensions.

trailofbits/audit-augmentation

Augments Trailmark code graphs with external audit findings from SARIF static analysis results and weAudit annotation files. Maps findings to graph nodes by file and line overlap, creates severity-based subgraphs, and enables cross-referencing findings with pre-analysis data (blast radius, taint, etc.). Use when projecting SARIF results onto a code graph, overlaying weAudit annotations, cross-referencing Semgrep or CodeQL findings with call graph data, or visualizing audit findings in the context of code structure.

trailofbits/audit-context-building

Enables ultra-granular, line-by-line code analysis to build deep architectural context before vulnerability or bug finding.

trailofbits/audit-prep-assistant

Prepares codebases for security review using Trail of Bits' checklist. Helps set review goals, runs static analysis tools, increases test coverage, removes dead code, ensures accessibility, and generates documentation (flowcharts, user stories, inline comments).

trailofbits/burpsuite-project-parser

Searches and explores Burp Suite project files (.burp) from the command line. Use when searching response headers or bodies with regex patterns, extracting security audit findings, dumping proxy history or site map data, or analyzing HTTP traffic captured in a Burp project.

trailofbits/cairo-vulnerability-scanner

Scans Cairo/StarkNet smart contracts for 6 critical vulnerabilities including felt252 arithmetic overflow, L1-L2 messaging issues, address conversion problems, and signature replay. Use when auditing StarkNet projects.

trailofbits/cargo-fuzz

cargo-fuzz is the de facto fuzzing tool for Rust projects using Cargo. Use for fuzzing Rust code with libFuzzer backend.

trailofbits/chrome-mcp-troubleshooting

Diagnose and fix Claude in Chrome MCP extension connectivity issues. Use when mcp__claude-in-chrome__* tools fail, return "Browser extension is not connected", or behave erratically.

trailofbits/claude-in-chrome-troubleshooting

Diagnose and fix Claude in Chrome MCP extension connectivity issues. Use when mcp__claude-in-chrome__* tools fail, return "Browser extension is not connected", or behave erratically.

trailofbits/code-improver

Runs an autonomous review-and-fix improvement loop over any code target — a skill, plugin, module, or directory — using a reviewer the user names: any installed skill or agent. Keeps a cross-round findings ledger, escalates when fixes stop converging, and guards scope mechanically. Use when asked to 'improve this code until review passes', 'run an improvement loop with <reviewer>', or to iterate review-and-fix with a specific reviewer. For skills prefer the skill-improver entry; for a branch prefer pr-improver.

trailofbits/code-maturity-assessor

Systematic code maturity assessment using Trail of Bits' 9-category framework. Analyzes codebase for arithmetic safety, auditing practices, access controls, complexity, decentralization, documentation, MEV risks, low-level code, and testing. Produces professional scorecard with evidence-based ratings and actionable recommendations.

trailofbits/codeql

Scans a codebase for security vulnerabilities using CodeQL's interprocedural data flow and taint tracking analysis. Triggers on "run codeql", "codeql scan", "codeql analysis", "build codeql database", or "find vulnerabilities with codeql". Supports "run all" (security-and-quality + security-experimental suites) and "important only" (high-precision security findings) scan modes. Also handles creating data extension models and processing CodeQL SARIF output.

trailofbits/constant-time-analysis

Detects timing side-channel vulnerabilities in cryptographic code. Use when implementing or reviewing crypto code, encountering division on secrets, secret-dependent branches, or constant-time programming questions in C, C++, Go, Rust, Swift, Java, Kotlin, C#, PHP, JavaScript, TypeScript, Python, or Ruby.

trailofbits/constant-time-testing

Constant-time testing detects timing side channels in cryptographic code. Use when auditing crypto implementations for timing vulnerabilities.

trailofbits/cosmos-vulnerability-scanner

Scans Cosmos SDK blockchain modules and CosmWasm contracts for consensus-critical vulnerabilities — chain halts, fund loss, state divergence. 25 core + 16 IBC + 10 EVM + 3 CosmWasm patterns. Use when auditing custom x/ modules, reviewing IBC integrations, or assessing pre-launch chain security. Updated for SDK v0.53.x.

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