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de decepticon4,341
Scanner de base de code à haut volume qui fragmente le travail, classe les emplacements suspects et propose un ensemble concis de candidats pour une analyse approfondie.
La compétence Scanner effectue des scans à large spectre et à haut volume sur de grandes bases de code pour faire remonter les emplacements de code suspects. Elle fragmente la base de code de manière déterministe, traite les fragments de fichiers en parallèle et classe les résultats pour produire une liste restreinte et précise de candidats pour l'analyse en aval.
Utilisez cette compétence comme première étape d'un pipeline de recherche de vulnérabilités où l'échelle et le débit sont primordiaux : triage initial sur 10^4–10^6 fichiers pour produire environ 20–50 candidats de haute qualité pour le Detector. Elle est utilisée au démarrage du scanner-agent et lorsque vous avez besoin d'un balayage automatisé et efficace en jetons.
Conçu pour les agents d'analyse de code autonomes et les orchestrateurs de pipeline (agents capables d'exécuter des scans de type ripgrep, de gérer des fragments parallèles et de produire des nœuds KG). Fonctionne mieux avec des agents supportant les sorties structurées et des intégrations d'outils simples.
Scanner-overview est une compétence uniquement basée sur un playbook (sans scripts) pour le pipeline de recherche de vulnérabilités Decepticon. Elle instruit un agent à effectuer un balayage large de la base de code via scan_shard, à promouvoir les emplacements suspects comme des nœuds CANDIDATE, et à passer la main à une étape de Detector. Le fichier SKILL.md est bien structuré avec un flux de travail clair, des tables de décision et des contraintes explicites sur ce qu'il ne faut pas faire. Cependant, elle nécessite les outils spécifiques du framework Decepticon (scan_shard, kg_add_candidate) et n'est pas utilisable seule.
La compétence est un playbook d'orchestration bien écrit pour un pipeline de recherche de sécurité de niche. Aucun problème de sécurité — toutes les opérations sont des balayages de code en lecture seule. L'URL source incorrecte dans l'enregistrement DB signifiait que le contenu de SKILL.md ne pouvait pas être récupéré automatiquement ; il a fallu le localiser via la traversée de l'arborescence de l'API GitHub.
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