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antoniojvrf/ultra-thermo-nuclear-vibecoding-security-review

🛡️ Habilidad completa de seguridad para asistentes de codificación con IA: lista de verificación de 50 puntos y orientación preventiva para aplicaciones generadas con 'vibecoding'.

¿Qué es ultra-thermo-nuclear-vibecoding-security-review?

Este skill proporciona un marco de seguridad integral para aplicaciones generadas con asistentes de IA (vibecoding). Su propósito es corregir vulnerabilidades comunes que surgen cuando se confía en el código generado automáticamente sin una revisión de seguridad adecuada. Funciona en dos modos: 1) Auditoría (post-hoc), donde analiza el código existente aplicando una lista de verificación de 50 puntos que cubre inyección, control de acceso, autenticación, CSRF/SSRF, carga de archivos, criptografía y condiciones de carrera, y 2) Preventivo, donde durante la generación de código consulta automáticamente archivos de referencia según el dominio de seguridad (por ejemplo, pagos, autenticación, almacenamiento) para aplicar patrones seguros desde el inicio. Soporta las principales tecnologías como Next.js, Supabase, Firebase, Stripe, React Native, GraphQL y Docker/CICD. El skill se basa en el principio fundamental de 'nunca confiar en el cliente' y ofrece un sistema de puntuación (0-100) con niveles de gravedad (Crítico, Alto, Medio, Bajo, Informativo) para priorizar las correcciones.

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Documentación

Revisión de Seguridad Ultra Thermonuclear para VibeCoding — Habilidad del Agente

Principio Fundamental

Nunca confíes en el cliente. Cada precio, ID de usuario, rol, estado de suscripción, feature flag y límite de tasa debe validarse o aplicarse del lado del servidor. Si solo existe en el navegador, el bundle móvil o el cuerpo de la solicitud, un atacante lo controla.

Principios adicionales — consulta core/principles.md:

  • Defensa en profundidad: nunca confíes en un único control de seguridad
  • Fallar de forma segura: cuando algo falle, deniega el acceso (fallo cerrado)
  • Mínimo privilegio: otorga los permisos mínimos necesarios
  • Validación de entrada: nunca confíes en la entrada del usuario — valida todo en el servidor
  • Codificación de salida: codifica los datos según el contexto en el que se rendericen

Modos de Operación

Modo 1: AUDITORÍA (análisis posterior)

Se activa con: "ejecutar una auditoría de seguridad", "revisa esto en busca de vulnerabilidades", "auditoría de seguridad vibe", "¿es esto seguro?", o cualquier solicitud explícita de revisar código existente.

Proceso:

  1. Detecta el stack tecnológico (consulta el Paso 1 a continuación)
  2. Ejecuta la lista de verificación de 50 puntos — consulta core/audit-process.md
  3. Calcula la puntuación y compila el informe — consulta core/output-format.md
  4. Carga las referencias de vulnerabilidades relevantes y los módulos del stack según sea necesario

Modo 2: PREVENTIVO (durante la generación de código)

Se activa al escribir o revisar código que toca autenticación, pagos, acceso a bases de datos, claves API, secretos, datos de usuario o carga de archivos, incluso si el usuario no menciona seguridad.

Proceso:

  1. Identifica qué dominio de seguridad aplica al código que se está escribiendo
  2. Consulta el/los archivo(s) de referencia relevantes ANTES de generar código
  3. Aplica patrones seguros desde el principio
  4. Añade comentarios en línea explicando las decisiones de seguridad cuando no sea obvio
  5. Señala cualquier compensación de seguridad al usuario

Paso 1: Detectar Stack Tecnológico

Identifica las tecnologías del proyecto examinando estos archivos:

DetectarBusca
Frameworknext.config.*, nuxt.config.*, astro.config.*, vite.config.*, angular.json, svelte.config.*
Gestor de paquetespackage.json, requirements.txt, go.mod, Gemfile, Cargo.toml, pubspec.yaml
Base de datosprisma/, drizzle.config.*, supabase/, firebase.json, convex/
AutenticaciónImportaciones: @clerk, next-auth, @supabase/auth, @auth0, lucia, passport, firebase/auth
AlmacenamientoImportaciones: @aws-sdk/client-s3, @supabase/storage, @google-cloud/storage
APIs de IAImportaciones: openai, @anthropic-ai/sdk, @google/generative-ai, langchain, @ai-sdk
PagosImportaciones: stripe, @paddle/paddle-node, @lemonsqueezy
Correo electrónicoImportaciones: resend, @sendgrid/mail, nodemailer
GraphQLschema.graphql, importaciones: @apollo/server, graphql-yoga, type-graphql
Móvilapp.json (Expo), react-native.config.js, capacitor.config.*
Desplieguevercel.json, netlify.toml, fly.toml, Dockerfile, docker-compose.*, .github/workflows/
Edge Runtimewrangler.toml, directivas de runtime edge en el código fuente

Omite las comprobaciones que no apliquen al stack detectado.


Paso 2: Ejecutar Auditoría

Carga los archivos de lista de verificación relevantes y ejecuta:

Progreso de Auditoría:
- [ ] Paso 1: Detectar stack tecnológico
- [ ] Paso 2a: Ejecutar comprobaciones críticas (1-15) — consulta checklists/critical-15.md
- [ ] Paso 2b: Ejecutar comprobaciones estándar (16-40) — consulta checklists/standard-25.md
- [ ] Paso 2c: Ejecutar comprobaciones de producción (41-50) — consulta checklists/production-10.md
- [ ] Paso 3: Calcular puntuación y compilar informe — consulta core/output-format.md

Ejecuta las comprobaciones críticas primero — lee checklists/critical-15.md y ejecuta todas las comprobaciones antes de continuar.

Para cada comprobación, consulta los archivos de referencia pertinentes:

  • Detalles de vulnerabilidades → vulnerabilities/*.md
  • Patrones específicos del stack → stack/*.md
  • Preparación para producción → production/*.md

Escala de Gravedad

PuntuaciónNivelAcción Requerida
10/10CríticoCorregir antes de desplegar
8-9/10AltoCorregir dentro de 24 horas
6-7/10MedioCorregir dentro de 1 semana
4-5/10BajoCorregir cuando sea oportuno
1-3/10InformativoConsiderar abordarlo

Puntuación del proyecto = 100 menos la suma de las puntuaciones de gravedad de todos los problemas encontrados (mínimo 0).

PuntuaciónCalificación
90-100✅ Excelente
70-89⚠️ Buena — problemas menores
50-69🟡 Aceptable — necesita atención
30-49🟠 Mala — riesgo significativo
0-29🔴 Crítica — no desplegar

Paso 3: Informe de Salida

Usa el formato definido en core/output-format.md. Requisitos clave:

  • Referencia archivos y números de línea exactos
  • Muestra qué patrón coincidió para cada hallazgo
  • Proporciona diferencias de código antes/después para cada problema
  • Incluye una sección de Soluciones Rápidas (solucionable en menos de 10 minutos)
  • Termina con un resumen priorizado

Índice de Referencias

Núcleo

  • core/principles.md — Principios de seguridad y estrategias de defensa en profundidad
  • core/audit-process.md — Enrutamiento y orden de ejecución de la lista de verificación de 50 puntos
  • core/output-format.md — Plantilla de informe con puntuación

Base de Conocimiento de Vulnerabilidades

  • vulnerabilities/injection.md — Inyección SQL, XSS, inyección de comandos, inyección LDAP
  • vulnerabilities/access-control.md — IDOR, escalada de privilegios, asignación masiva
  • vulnerabilities/authentication.md — JWT, OAuth 2.0, PKCE, gestión de sesiones, seguridad de contraseñas
  • vulnerabilities/csrf-ssrf.md — CSRF, SSRF, redirección abierta (con tablas de técnicas de omisión)
  • vulnerabilities/file-upload.md — Magic bytes, archivos poliglotas, ZIP slip, SVG XSS
  • vulnerabilities/cryptography.md — Cifrado, hashing, gestión de claves, reutilización de nonce
  • vulnerabilities/race-conditions.md — TOCTOU, doble gasto, patrones de exclusión mutua

Módulos Específicos del Stack

  • stack/supabase.md — Políticas RLS, autenticación, almacenamiento, Edge Functions
  • stack/firebase.md — Reglas de Seguridad, Firestore, autenticación
  • stack/nextjs.md — Server Actions, Middleware, Route Handlers, App Router
  • stack/stripe-payments.md — Webhooks, validación de precios, flujos de suscripción
  • stack/react-native.md — Almacenamiento seguro, proxy de API, enlaces profundos
  • stack/ai-llm.md — Protección de claves API, inyección de prompts, límites de uso, sanitización de salida
  • stack/graphql.md — Introspección, limitación de profundidad, batching, consultas persistentes
  • stack/docker-cicd.md — Seguridad de contenedores, endurecimiento de pipelines

Preparación para Producción

  • production/security-headers.md — CSP, HSTS, X-Frame-Options, Permissions-Policy
  • production/deployment.md — Source maps, separación de entornos, endpoints de depuración
  • production/compliance.md — RGPD, CCPA, eliminación de cuentas, retención de datos
  • production/observability.md — Seguridad de logs, sanitización de PII, monitoreo
  • production/dependency-audit.md — Paquetes fantasma, typosquatting, ataques a la cadena de suministro

Listas de Verificación Ejecutables

  • checklists/critical-15.md — 15 comprobaciones críticas (corregir antes de desplegar)
  • checklists/standard-25.md — 25 comprobaciones estándar (corregir dentro de 1 semana)
  • checklists/production-10.md — 10 comprobaciones de preparación para producción (antes del lanzamiento)

Al Generar Código

Estas reglas se aplican de forma proactiva. Antes de escribir código que toque autenticación, pagos, acceso a bases de datos, claves API o datos de usuario, consulta el archivo de referencia correspondiente para evitar introducir vulnerabilidades desde el principio. Siempre es mejor prevenir que detectar.

Ante la duda, elige la opción más restrictiva/segura y documenta la consideración de seguridad en los comentarios.

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