Trace SearchSAFE

文本搜索后端可以按你的喜好更换,比如rigrep甚至直接命令行grep

现在支持两种使用方式:

• Trae Skill模式(推荐):位于 .trae/skills/large-text-searcher/,与Trae深度集成
• MCP服务器模式:传统的MCP协议支持,兼容Kiro等IDE

详细迁移指南请参考 MIGRATION_GUIDE.md

searchstrategy.md 和 traceformat.md 要使用你自己的trace格式

⚠️注意⚠️ ai的大脑褶皱是平滑的,你只能让他代替你进行机械化的劳动,或者期待他某一下灵光一闪

所以,流水化和标准化的trace搜索方法是你要考虑的,ai做不了你自己认知以外的事

简单的算法ai表现很好,但复杂一些的算法会大量烧token,且表现不一定好,这里要自己多调试

技术交流可以加 vx baserker2 加好备注

[+] 新功能:搜索结果溢出100个时结果已经没有意义,直接在mcp拦截,让模型重新思考如何搜索,不要浪费token还把结果看一遍 [+] 新功能: 将提示词摘要后放到skill里 [+] 添加了通过魔数先验流程的能力 //把pyberchef弄进来

think //不同的模型在使用api上有不同的偏好,claude更喜欢使用context,而gemini更喜欢使用正则匹配,但都不太喜欢搜指令 add a,c,b 这样的

//思考轮次多了以后行为会产生变异,比如gemini开始使用grep绕开指定的mcp的正则

//目前模型没有对于行相对关系的理解,比如连续搜索两次,在这两次之间做对比

//格式问题,目前st___ /ld__ 和指令操作在两行,这样ai看的时候会浪费一轮搜索,甚至可能直接迷失,可以尝试通过把st 和指令弄到同一行解决,但会牺牲一些可读性,string_也是同理,funcall?

//在mcp给ai的返回中也可以给出提示,比如进行计数,10次搜索以后提醒ai该总结了

//看起来确实有必要在python层限制ai的自由发挥,有些参数不应该给他用,会导致偏激的思路

//ai本身智力发挥占很大一部分,菜的ai只会死找,厉害的能从明文开始猜测正反向同时推,也知道利用memcpy等信息

//添加一些辅助功能,比如魔数搜索,让模型知道某些地方有加密算法,或者先枚举所有出现过的libc函数,让ai有整体印象

//提供ida mcp 让模型能靠反编译代码获取局部信息

//添加unidbg mcp 让模型能通过unidbg分析算法模拟

//告诉ai哪些搜索方案是不严谨的

{
"context": 5,
"file_path": "/Users/teng/PycharmProjects/pythonProject/shopee_proj/log/record_00.txt",
"max_results": 10,
"pattern": "704da53700"
}
比如这种搜索结果极其容易导致偏见,max_results可以不给ai操作,ai只能获取结果
这样的话或许可以给find_prev和find_next? 这样的话就又回到污点上了

//TODO context 提供小范围的反向污点,增加context质量,但这又影响格式,要怎么兼容?

//升级后段,给search_text增添行范围筛选

//增加书签功能,让模型能标记某某行到某某行是什么作用,把一些范围标记为没用,并影响筛选结果

//对显示的行长给出限制,别把context消耗太快

//TODO 常见的加密算法(无魔数)的识别和处理方法

//关于模型使用api有偏好的问题,尝试执行一次示例给模型理解