Навык программирования, который превращает вашего агента в аудитора безопасности. Он координирует работу изолированных агентов через разведку, охоту под руководством покрытия, валидацию кандидатов, структурированный вывод, независимую проверку записей и отчётность, нейтральную к цели.

Это навык, из которого посеялась система обнаружения уязвимостей Cloudflare, описанная в статье «Build your own vulnerability harness». Упряжь выросла в многоступенчатую систему для всего флота; этот навык стал отправной точкой одного репозитория, из которого он эволюционировал.

Что он делает

Навык проводит структурированный аудит в шесть этапов:

1. Разведка — архитектура карты, границы доверия, входные поверхности, предшествующие доказательства и детерминированное покрытие в architecture.md и coverage-ledger.json.
2. Охота под руководством покрытия — назначают изолированных охотников из бухгалтерских единиц, фиксируют их проверки и используют критиков покрытия для поиска пробелов.
3. Валидация кандидатов — передайте каждому уникальному кандидату новый верификатор, который попытается его опровергнуть.
4. Структурированный выход — записывает записи confirmed, needs_validation и rejected в findings.json и проверяет их по report-schema.json.

security-audit

A coding-agent skill that turns your agent into a security auditor. It orchestrates isolated agents through reconnaissance, coverage-led hunting, candidate validation, structured output, independent record verification, and target-neutral reporting.

This is the skill that seeded Cloudflare’s vulnerability discovery harness, described in Build your own vulnerability harness. The harness grew into a multi-stage, fleet-wide system; this skill is the single-repo starting point it evolved from.

What it does

The skill runs a structured audit in six phases:

1. Reconnaissance – map architecture, trust boundaries, input surfaces, prior evidence, and deterministic coverage in architecture.md and coverage-ledger.json.
2. Coverage-led hunting – assign isolated hunters from ledger units, record their checks, and use coverage critics to find gaps.
3. Candidate validation – give every unique candidate to a fresh verifier that tries to disprove it.
4. Structured output – write confirmed, needs_validation, and rejected records to findings.json and validate them against report-schema.json.
5. Independent record verification – fresh agents verify final source claims. Material replacements receive another independent verifier.
6. Target-neutral reporting – derive REPORT.md, FINDINGS-DETAIL.md, and NEEDS-VALIDATION.md from the verified records and coverage ledger.

The parent runs validate-coverage-ledger.cjs after creating the ledger and after each later ledger update. It runs validate-findings.cjs in Phase 4 and again after every Phase 5 replacement.

The verdicts are distinct: confirmed has a complete source trace and bounded observed result, needs_validation has an exact unresolved fact and no severity, and rejected records a disproved candidate.

Multiple runs against the same repo are additive. The skill uses prior ledgers and findings to target gaps, revalidate changed source, and carry forward current-source evidence without treating stale or unresolved work as covered.

Files