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trailofbits/goal-prompt

Elabora comandos /goal prontos para copiar e colar para o modo goal no Claude Code e Codex. Use quando o usuário pedir para criar, escrever, reescrever, melhorar, comprimir, limpar ou preparar um prompt de objetivo, condição de objetivo, comando /goal, objetivo de modo goal ou objetivo de tarefa de longa duração pronta para cópia.

O que é goal-prompt?

Esta skill, trailofbits/goal-prompt, auxilia na criação de prompts /goal eficazes para agentes de IA como Claude Code e Codex. O comando `/goal` mantém o agente trabalhando até que uma condição de conclusão seja atingida, sendo crucial para tarefas que exigem múltiplas etapas. A skill divide o processo em etapas claras: rascunho, fechamento de brechas e formatação. O rascunho deve incluir um estado final verificável, escopo para leitura inicial, uma verificação explícita com resultado observável, invariantes (como não modificar certos diretórios) e um limite de parada para evitar loops infinitos. A skill enfatiza a importância de evitar 'atalhos' que o agente poderia usar para falsificar a conclusão, como deletar código em vez de corrigi-lo. Para objetivos longos, recomenda-se usar um arquivo `GOAL.md` para detalhes. A formatação é padronizada usando um script Python que normaliza o prompt em uma única linha, removendo prefixos e aspas, e garante que não exceda 4.000 caracteres. A saída é um bloco de código `text` com o comando `/goal`. Se algum elemento do checklist não puder ser fundamentado, a skill sinaliza as lacunas em uma lista 'Missing:' após o bloco de código, ajudando o usuário a fornecer as informações necessárias.

Funciona com✓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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Documentação

Goal Prompt

/goal mantém o agente trabalhando até que uma condição de conclusão seja atendida. Tanto o Claude Code quanto o Codex o aceitam em uma única linha, com no máximo 4.000 caracteres. No Claude Code, um modelo pequeno reavalia a condição a cada turno apenas com base na transcrição — ele não pode executar comandos.

Elabore uma condição que possa ser encerrada e, em seguida, formate-a. Um objetivo se encaixa em um trabalho maior que um único turno com uma linha de chegada verificável; encadeie objetivos pequenos com revisão entre eles em vez de escrever um único objetivo gigante.

Rascunho

Inclua, unidos por AND — nunca "ou", pois o loop pega o ramo mais barato:

  1. Estado final, não atividade — "todos os locais de chamada legacyAuth() usam auth.verify()", não "migre o código de autenticação". Uma atividade pode ser reivindicada; um estado final é verdadeiro ou falso.
  2. Escopo para leitura primeiro — os arquivos, issues, logs ou plano a serem lidos antes de agir.
  3. Verificação declarada — o comando exato e seu resultado observável ("npm test sai com 0"), mais uma instrução para executá-lo e mostrar a saída; um resultado que nunca chega à transcrição não existe para o avaliador.
  4. Invariantes — o que não deve mudar ("sem modificar vendor/"), sempre incluindo "não enfraqueça, pule ou edite as próprias verificações".
  5. Limite de parada ou cláusula de bloqueio — "ou pare após 20 turnos", "se bloqueado, pare e relate o bloqueador". Sem um, uma condição mal declarada entra em loop infinito; o formatador avisa quando está faltando. (O Claude Code redefine o contador de turnos na retomada da sessão, então um limite de turno se estende silenciosamente entre retomadas.)

Mantenha pequeno. Cada restrição reduz o espaço de estado que o modelo pode explorar. Reduza a um único critério de encerramento quando possível, mova o escopo e as definições para um arquivo referenciado e elimine não-objetivos — uma restrição só merece seu lugar se fechar uma saída fácil real.

Para objetivos longos, também nomeie a evidência final (diff, relatório, artefato) e exija um arquivo de log de progresso — estado durável entre compactação e retomada. Se o resumo exceder 4.000 caracteres, coloque os detalhes em um arquivo GOAL.md e referencie esse arquivo a partir do objetivo.

Nunca invente elementos ausentes. Baseie cada elemento no pedido do usuário, na conversa ou no repositório — pesquise em vez de adivinhar. Se um elemento não puder ser preenchido com as informações disponíveis, ainda otimize e formate o que o usuário forneceu, deixe o elemento de fora e sinalize-o como ausente (veja Formatação). Um objetivo com uma condição de sucesso inventada termina no contrato errado.

Feche as saídas fáceis

Antes de formatar, releia a condição rascunhada como um modelo preguiçoso faria: qual é a maneira mais barata de fazer todas as verificações passarem sem fazer o trabalho pretendido? Feche as mais baratas — prefira emparelhar verificações que você já tem a adicionar restrições e não enumere todas as brechas concebíveis em uma lista de não-objetivos. As saídas recorrentes:

  • Deletar ou substituir por stub em vez de corrigir — "a pesquisa não imprime nada" também é verdade quando os chamadores sumiram; emparelhe tais verificações com uma que prove que o recurso ainda funciona.
  • Passar em um subconjunto — executar um único arquivo de teste, restringir o caminho de pesquisa, excluir diretórios da verificação.
  • Jogar com o portão — pular/marcar testes como xfail, codificar resultados esperados, criar casos especiais para as entradas de teste, editar a verificação (a regra de invariantes).
  • Afirmar sem executar — declarar concluído ou bloqueado sem nenhuma saída de verificação na transcrição (a regra de mostrar a saída).

Mesma disciplina acima: uma saída que você não pode fechar com as informações disponíveis vai para a lista Ausente: como um aviso — uma restrição inventada ou absurda é pior do que uma lacuna sinalizada.

Objetivos de pesquisa de segurança

Reduza objetivos de auditoria a um único critério de encerramento, como identificar, acionar e validar uma vulnerabilidade de alta gravidade válida sob um arquivo de modelo de ameaça referenciado. Esse arquivo, não o objetivo, carrega escopo, poderes do atacante, linha de base de gravidade e descobertas conhecidas a serem ignoradas. Use uma redação neutra ("acionar e validar", não "prove que isso é explorável"), exija pré-condições demonstradas — acesso de atacante assumido é o falso positivo mais comum — e pare para revisão humana após cada descoberta em vez de acumular relatórios não triados. Valide as descobertas com uma segunda passagem por um agente novo, nunca apenas o descobridor.

Formatação

Execute uv run --no-project {baseDir}/scripts/format_goal_prompt.py --fenced no rascunho (arquivo ou stdin). Ele colapsa espaços em branco em uma linha, remove prefixos /goal, aspas e fences, avisa sobre uma cláusula de parada ausente e rejeita saída com mais de 4.000 caracteres — encurte ou mova os detalhes para um arquivo e execute novamente.

Retorne exatamente um bloco text delimitado, uma linha:

/goal <objetivo normalizado único>

Não adicione prosa ao redor — exceto quando os elementos do checklist não puderem ser fundamentados: então siga o bloco com uma lista Ausente:, uma linha por lacuna, dizendo ao usuário o que fornecer.

Exemplo

Rascunho:

/goal Migrar o módulo de autenticação:
  - substituir legacyAuth() por auth.verify()
  - garantir que os testes ainda funcionem

Reformulado e formatado:

/goal Todos os locais de chamada legacyAuth() usam auth.verify(): `rg "legacyAuth\(" -t ts` não imprime nada AND `npm test` sai com 0 (execute ambos, mostre a saída), sem modificar vendor/ ou enfraquecer qualquer teste. Se bloqueado, pare e relate os caminhos tentados e o bloqueador, ou pare após 20 turnos.

Aqui npm test veio do package.json do repositório — não um palpite — e emparelhá-lo com a verificação de zero correspondências fecha a saída mais barata: deletar os locais de chamada em vez de migrá-los. Quando nada fundamenta um elemento, formate o que existe e sinalize as lacunas:

Rascunho: tornar o checkout mais rápido, sem métrica ou benchmark em qualquer lugar no contexto:

/goal Tornar o checkout mais rápido

Ausente:

  • estado final mensurável — qual métrica e limite contam como "mais rápido"
  • verificação — o benchmark ou comando que prova isso
  • limite de parada — ex. "ou pare após 20 turnos"

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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