grahama1970/analyze-elf

Ingénierie inverse des fonctionnalités à partir de binaires ELF. Extrait les commandes CLI, machines d'état, protocoles, schémas Zod et modèles de données. Génère automatiquement un rapport d'analyse (/create-walkthrough) avec des diagrammes Mermaid. Utilise /treesitter pour l'analyse AST du code JS/TS empaqueté.

Qu'est-ce que analyze-elf ?

Cette compétence vous permet d'analyser des binaires ELF compilés (Bun SEA, Go, Rust, C/C++) pour en extraire les fonctionnalités de haut niveau, sans vous perdre dans le désassemblage brut. Elle identifie les commandes CLI, les machines d'état, les types d'événements, les méthodes JSON-RPC, les schémas Zod, les routes API et les dépendances npm. Elle s'appuie sur `pyelftools` pour l'analyse ELF, `/treesitter` pour l'analyse AST du code JavaScript/TypeScript empaqueté et `/create-walkthrough` pour générer un rapport d'analyse complet avec diagrammes Mermaid. Idéale pour les développeurs qui doivent comprendre rapidement ce que fait un binaire fermé, extraire ses interfaces ou préparer une documentation de sécurité ('prosecution brief').

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/analyze-elf

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Documentation

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Que fait analyze-elf ?

Analysez les fonctionnalités de binaires ELF compilés. Pas un désassembleur — un extracteur de fonctionnalités qui répond à la question "que fait ce binaire ?"

Quand l'utiliser

  • Comprendre ce que fait un outil CLI compilé (Bun SEA, Go, Rust, C/C++)
  • Extraire les commandes CLI, les flags et le texte d'aide
  • Reconstituer les machines d'état, les schémas de protocole et les types d'événements
  • Cartographier les méthodes JSON-RPC et les modèles de données Zod
  • Produire un rapport d'analyse (/create-walkthrough) avec des diagrammes Mermaid

Démarrage rapide

# Commande principale — extraire les fonctionnalités, générer le rapport
.pi/skills/analyze-elf/run.sh features /chemin/vers/binaire --goal "comprendre le système de missions"

# Avec analyse AST via /treesitter (plus lent, plus profond)
.pi/skills/analyze-elf/run.sh features /chemin/vers/binaire --ast --goal "trouver toutes les méthodes RPC"

# Sortie JSON pour usage programmatique
.pi/skills/analyze-elf/run.sh features /chemin/vers/binaire --output-format json

# Informations ELF de bas niveau (en-têtes, symboles, détection d'exécution)
.pi/skills/analyze-elf/run.sh elf /chemin/vers/binaire

# Extraction de chaînes avec regex
.pi/skills/analyze-elf/run.sh strings /chemin/vers/binaire --pattern "mission|worker"

Commandes

CommandeDescription
featuresPrincipale. Extraire les fonctionnalités → générer le rapport avec diagrammes Mermaid
elfBas niveau : en-têtes, sections, symboles, détection d'exécution
stringsExtraction de chaînes filtrées par regex

Ce que features extrait

CatégorieMéthodeExemple
Commandes CLICorrespondance de motifs dans le texte d'aideexec, daemon, mcp
Machines d'étatMotifs d'assignation d'énumération (M.State="value")orchestrator_turn, paused
Types d'événementsMotifs KH.literal("type_name")mission_accepted, worker_completed
Méthodes JSON-RPCMotifs method: KH.literal("name")droid.session_notification
Schémas ZodExtraction de champs KH.object({...})Feature, WorkerHandoff, State
Paquets npm"name": "pkg" dans package.json empaqueté@grpc/grpc-js
Routes APILittéraux de chemin /api/ et /v1//api/auth/login
Classes/fonctionsAST via /treesitter (avec le flag --ast)MissionRunner, spawnWorker

Composition

/treesitter (analyse AST)

Lorsque --ast est passé, la compétence :

  1. Extrait les chaînes source JS depuis .rodata
  2. Filtre les lignes contenant du JS (motifs fonction/classe/import/Zod)
  3. Envoie les morceaux via /treesitter parse --language javascript
  4. Extrait les classes, fonctions et signatures de méthodes

/create-walkthrough (généré automatiquement)

La commande features produit un rapport d'analyse avec :

  • Arbre de commandes CLI en Mermaid
  • Diagrammes de machines d'état en Mermaid
  • Taxonomie des types d'événements en Mermaid
  • Tableaux de schémas avec les types de champs
  • Évaluation des risques ("Ce qui pourrait mal tourner")

/create-figure

Des diagrammes de dépendances et de modules au format DOT sont disponibles via la commande elf pour être rendus via /create-figure.

Dépendances

  • pyelftools — analyse ELF structurée
  • httpx — appels API /scillm
  • typer — CLI
  • loguru — journalisation
  • Système : binutils (readelf, nm, strings)

Individual skills in this repo

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

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

Skills associés