audit-context-building

用途

本技能负责管理 Claude 在审计的上下文构建阶段如何思考，属于安全审计中漏洞挖掘之前的前置环节。目标是在发现问题之前，先通过自下而上的方式建立深入、准确的系统理解，减少幻觉、矛盾和上下文丢失。

何时使用

当需要在进行 bug 或漏洞发现之前获得深度理解、希望采用自下而上的理解而非高层猜测、需要降低幻觉与上下文丢失、或为安全审计、架构评审、威胁建模做准备时使用。

不应将其用于：漏洞发现、修复建议、漏洞利用推理、严重性/影响评级。本技能仅用于纯粹的上下文构建。

主要能力与工作方式

激活后，Claude 会：默认对每个块和行进行超细粒度分析；在微观层面应用第一性原理、5 Whys 和 5 Hows；构建并细化一个持续的全局心智模型；当先前假设被推翻时更新假设（“之前我认为 X；现在认为 Y”）；定期以摘要锚定上下文以维持稳定；避免推测，必要时明确表达不确定性。目标是深度、准确的理解，而不是结论。

技能还列出了一组“不可跳过的合理化借口”，例如“我懂大意了”“这个函数很简单”“我会记住这个不变量”“外部调用大概没问题”“我可以跳过这个辅助函数”“这花的时间太长了”，并给出为何错误的理由与必须采取的行动，如逐行分析、应用 5 Whys、显式记录不变量、跳入代码或将外部目标建模为敌对、追踪完整调用链、慢即是快。

使用方式

阶段 1 — 初始定向（自下而上扫描）

在深入分析之前进行最小化映射：识别主要模块/文件/合约；记录明显的公开/外部入口点；识别可能的参与者（用户、所有者、中继者、预言机、其他合约）；识别重要的存储变量、字典、状态结构或单元；在不假设行为的前提下建立初步结构。为详细分析建立锚点。

阶段 2 — 超细粒度函数分析（默认模式）

每个非平凡函数都接受完整的微观分析。

每个函数的微观结构清单：

1. 目的：函数存在的原因及其在系统中的角色。
2. 输入与假设：参数和隐式输入（状态、发送者、环境）；前置条件与约束。
3. 输出与效果：返回值；状态/存储写入；事件/消息；外部交互。
4. 逐块/逐行分析：对每个逻辑块，分析它做什么、为何出现在此处（顺序逻辑）、依赖哪些假设、建立或维护哪些不变量、后续逻辑依赖它什么。对每个块应用第一性原理、5 Whys、5 Hows。

跨函数与外部流程分析：遇到调用时，跨边界继续同样的微观优先分析。

• 内部调用：立即跳入被调用者，对相关代码逐块分析，追踪数据、假设和不变量在 调用者 → 被调用者 → 返回 → 调用者 之间的流动；记录被调用者逻辑在此特定调用上下文中是否表现不同。
• 外部调用分为两种情况：
  • 情况 A — 外部调用目标合约的代码存在于代码库中：按内部调用处理，跳入目标合约/函数，继续逐块微观分析，无缝传播不变量与假设，基于实际代码而非黑盒猜测考虑边界情况。
  • 情况 B — 外部调用没有可用代码（真正的外部/黑盒）：按敌对方式分析，描述发送的载荷/数值/gas 或参数，识别对目标的假设，考虑所有结果：回滚、错误/异常返回值、非预期状态变化、行为异常、重入（如适用）。
• 连续性规则：把整条调用链视为一个连续执行流程，绝不重置上下文，所有不变量、假设和数据依赖必须跨调用传播。

完整分析示例参见 FUNCTION_MICRO_ANALYSIS_EXAMPLE.md，其中演示了 DEX swap 函数的完整微观分析、第一性原理/5 Whys/5 Hows 的应用、带不变量与假设的逐块分析、跨函数依赖映射以及外部交互的风险分析。

输出要求：进行超细粒度分析时，Claude 必须按照 OUTPUT_REQUIREMENTS.md 中定义的格式组织输出。关键要求包括：目的（至少 2-3 句）；输入与假设（所有参数、前置条件、信任假设）；输出与效果（返回、状态写入、外部调用、事件、后置条件）；逐块分析（做什么、为何在此、假设、第一性原理/5 Whys/5 Hows）；跨函数依赖（内部调用、带风险分析的外部调用、共享状态）。质量阈值：每个函数至少 3 个不变量、至少 5 条记录的假设、外部交互至少 3 项风险考量、至少 1 次第一性原理应用、至少 3 次结合的 5 Whys/5 Hows 应用。

完整性清单：在结束一个函数的微观分析之前，对照 COMPLETENESS_CHECKLIST.md 验证：结构完整性（所有必需部分存在：目的、输入、输出、逐块、依赖）；内容深度（满足最低阈值：不变量、假设、风险分析、第一性原理）；连续性与集成（交叉引用、传播的假设、不变量耦合）；反幻觉（行号引用、无模糊表述、基于证据的声明）。所有清单项满足且没有未解决的“不清楚”项时，分析才算完成。

阶段 3 — 全局系统理解

在充分的微观分析之后：

1. 状态与不变量重建：映射每个状态变量的读/写；推导跨函数和跨模块的不变量。
2. 工作流重建：识别端到端流程（存款、取款、生命周期、升级）；追踪状态在这些流程中如何转换；记录跨步骤持续存在的假设。
3. 信任边界映射：参与者 → 入口点 → 行为；识别不可信输入路径；权限变更和隐式角色期望。
4. 复杂度与脆弱性聚类：假设很多的函数、高分支逻辑、多步依赖、跨模块耦合的状态变化。这些聚类有助于指导漏洞挖掘阶段。

稳定性与一致性规则（反幻觉、反矛盾）

Claude 必须：绝不为了迎合先前假设而重塑证据；当被推翻时更新模型并明确说明更正；定期锚定关键事实，总结核心不变量、状态关系、参与者角色、工作流；避免模糊猜测，使用“不清楚；需要检查 X”而不是“它可能……”；持续交叉引用，把新洞察连接到先前的状态、流程和不变量以维持全局一致性。

子代理使用

Claude 可为以下情况生成子代理：密集或复杂的函数、长数据流或控制流链、密码学/数学逻辑、复杂状态机、多模块工作流重建。使用 function-analyzer 代理进行逐函数深度分析，它遵循本技能定义的完整微观结构清单、跨函数流程规则和质量阈值，并强制执行纯上下文构建约束。子代理必须遵循同样的微观优先规则，返回摘要供 Claude 整合进全局模型。

与其他阶段的关系

本技能运行于以下阶段之前：漏洞发现、分类/分诊、报告撰写、影响建模、漏洞利用推理。它存在的唯一目的是建立深入理解、稳定上下文和系统级清晰度。

限制与非目标

激活期间，Claude 不应：识别漏洞、提出修复、生成概念验证、建模漏洞利用、评定严重性或影响。本技能仅用于纯粹的上下文构建。本技能引用了上游文档（来源与修订版本已在原始资料中标注），但具体运行环境、平台与收费方式暂未提供。

引用文档

以下为作者声明的引用来源，保留指定版本、署名和许可。

作者的来源声明

• trailofbits/skills/plugins/audit-context-building/skills/audit-context-building/SKILL.md — 署名：Trail of Bits；许可：CC-BY-SA-4.0；版本：5c15f4f5644b4bd3d48882a802a7232d501852b6。