trailofbits/examen-différentiel

Effectue une revue différentielle axée sur la sécurité des modifications de code (PR, commits, diffs). Adapte la profondeur d'analyse à la taille du code base, utilise l'historique git pour le contexte, calcule le rayon d'impact, vérifie la couverture de test et génère des rapports complets en markdown. Détecte et prévient automatiquement les régressions de sécurité.

Qu'est-ce que examen-différentiel ?

Cette compétence, conçue pour des agents d'IA comme Claude Code, Cursor ou Codex, permet une revue de code différentielle axée sur la sécurité. Elle analyse les changements de code (PR, commits, diffs) en s'adaptant dynamiquement à la taille du code base : pour les petits dépôts, l'analyse est exhaustive ; pour les grands, elle se concentre sur les chemins critiques et les modifications récentes. En s'appuyant sur l'historique git, elle évalue les paternes de vulnérabilités passées, calcule le rayon d'impact des modifications, vérifie la couverture des tests existants et génère un rapport formaté en Markdown avec des recommandations. L'objectif principal est de détecter et prévenir les régressions de sécurité avant la fusion du code, fournissant ainsi une couche de vérification automatisée pour les processus de revue de code.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/trailofbits/skills/tree/main/skills/differential-review

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Documentation

Que fait examen-différentiel ?

Effectue une revue différentielle axée sur la sécurité des modifications de code (PR, commits, diffs). Adapte la profondeur d'analyse à la taille du code base, utilise l'historique git pour le contexte, calcule le rayon d'impact, vérifie la couverture de test et génère des rapports complets en markdown. Détecte et prévient automatiquement les régressions de sécurité.

Vue d'ensemble

Cette compétence permet aux agents d'IA de réaliser des revues de sécurité approfondies des changements de code dans un workflow Git. Elle est idéale pour être utilisée dans des pipelines CI/CD ou lors de revues de code ad hoc, où l'accent est mis sur la prévention de l'introduction de vulnérabilités de sécurité.

Fonctionnement

  1. Analyse de changement : la compétence accepte une référence de branche, un commit hash ou un fichier de diff comme entrée.
  2. Analyse contextuelle : elle récupère l'historique git pour comprendre le contexte du changement, y compris les commits précédents affectant les mêmes fichiers.
  3. Profondeur adaptative : selon la taille du code base, elle ajuste la profondeur de l'analyse (par exemple, analyse complète pour les petits dépôts, analyse ciblée pour les grands).
  4. Calcul du rayon d'impact : elle identifie les dépendances et les parties du code qui pourraient être affectées par le changement.
  5. Vérification de la couverture de test : elle vérifie si les nouvelles modifications sont couvertes par des tests existants ou si des tests manquent.
  6. Génération de rapport : elle produit un rapport structuré en Markdown avec des sections pour les vulnérabilités détectées, le rayon d'impact, les problèmes de couverture de test, et les recommandations.

Prérequis

  • Un agent d'IA compatible (par exemple, Claude Code, Cursor, Codex).
  • Un dépôt Git avec un historique accessible.
  • Une clé d'API pour tout service externe (optionnel, par exemple, pour l'analyse de sécurité).

Utilisation

# Exemple d'invocation dans un pipeline CI/CD
differential-review --base main --head feature-branch
# Analyse d'un commit spécifique
differential-review --commit abc123

Sortie

Le rapport généré est un fichier Markdown avec le contenu suivant :

  • Résumé : un aperçu des changements.
  • Vulnérabilités détectées : liste des problèmes de sécurité potentiels identifiés.
  • Rayon d'impact : analyse des dépendances et des zones affectées.
  • Couverture de test : évaluation de la présence de tests pour les nouvelles modifications.
  • Recommandations : actions concrètes pour atténuer les risques.

Détails techniques

  • Langage : Python (pour le script principal).
  • Intégration Git : utilise la bibliothèque gitpython pour interagir avec l'historique.
  • Analyse de sécurité : s'appuie sur des règles heuristiques et des patrons de vulnérabilités courantes.
  • Limitations : ne remplace pas une revue humaine ; les faux positifs/négatifs sont possibles.

Licence

Voir le fichier LICENSE pour les détails.

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.

Skills associés