[!Предупреждение] Проект Skunkworks. Используйте с открытыми глазами. ** Это активная исследовательская работа, а не инструмент (инструменты) производственного уровня. Ожидайте грубые края: ** Нет долгосрочной поддержки. Все может измениться без предупреждения. ** Неизвестные пробелы в покрытии.** Правила обнаружения включают ссылки, а не производственный класс; некоторые классы уязвимостей или языковые шаблоны будут пропущены. Развивайте и добавляйте приправу! ** Никаких ложноположительных гарантий.** Точность варьируется в зависимости от размера РЕПО, языка и варианта сканирования, ожидаемого шума. ** Использование токенов LLM в значительной степени зависит от размера РЕПО и выбранного варианта; большие РЕПО могут быстро стать дорогими. Не является заменой ручного обзора. Находки должны быть сортированы человеком, прежде чем действовать на них.

Что это такое

Railguard - это эксперимент по статическому анализу безопасности на основе LLM. Это репозиторий, имитирующий различные подходы для быстрой оценки, использующий навыки агента Claude Code для сканирования репозиториев исходного кода на наличие уязвимостей безопасности; отсутствие выполнения во время выполнения, динамическое тестирование, чистое чтение и обоснование.

Railguard: Scan Skills

[!WARNING] Skunkworks project. Use with eyes open. This is an active research effort, not production-grade tool(s). Expect rough edges:

• No long-term support. All things may change without notice.
• Unknown coverage gaps. Detection rules included are references, not production grade; some vulnerability classes or language patterns will be missed. Evolve and add seasoning!
• No false-positive guarantees. Precision varies by repo size, language, and scan variant, expect noise.
• Cost unpredictability. LLM token usage depends heavily on repo size and variant chosen; large repos can get expensive fast.
• Not a replacement for manual review. Findings should be triaged by a human before acting on them.

---

What This Is

Railguard is an experiment in LLM-driven static security analysis. This is a repository emulating the different approaches for quick evaluation leveraging Claude Code agent skills to scan source code repositories for security vulnerabilities; no runtime execution, no dynamic testing, pure read-and-reason.

The core question driving the work: does splitting analysis across many specialized agents produce meaningfully better results than having one agent do everything? There’s no obvious right answer. More agents means more focused analysis per domain, but also more cost, more orchestration complexity, and no cross-domain correlation. Fewer agents is cheaper and simpler, but the model has to juggle more rules and may give each vulnerability class shallow attention. We’re running controlled experiments to find out where the breakpoints are.

Each scan variant shares the same rule files, methodology docs, and benchmark infrastructure. The only thing that changes is how Phase 3 (vulnerability analysis) is structured.

---

Repository Structure

.
├── LICENSE.md
├── README.md
├── repos/                                         # Eval target repositories
│   ├── vul-anime-rest-api/                        # Intentionally vulnerable FastAPI app
│   └── ...                                        # More to come
│
└── .claude/
    └── skills/
        ├── README.md                              # Skills-level docs (eval focus)
        │
        ├── railguard-orchestrated-scan/           # 12 parallel specialized agents (canonical baseline)
        │   ├── SKILL.md                           # Orchestrator entry point
        │   ├── references/
        │   │   ├── directives/                    # Universal agent directives (tool logging etc.)
        │   │   ├── methodology/                   # Data flow, severity, FP, triage, dedup
        │   │   ├── rules/                         # 12 vulnerability detection rules
        │   │   └── schemas/                       # Finding JSON format
        │   ├── scripts/                           # File enumeration, LSP helpers, merge, semgrep