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auditoría-de-producción

Evaluación local de preparación para producción en aplicaciones ya lanzadas, revisiones previas al lanzamiento, verificaciones posteriores a la fusión y más.

¿Qué es auditoría-de-producción?

Esta habilidad está diseñada para desarrolladores e ingenieros que necesitan evaluar de manera rápida y basada en evidencia si una aplicación está lista para producción. A diferencia de herramientas que ejecutan código remoto no verificado o comparten datos con terceros, esta auditoría se ejecuta completamente en local y utiliza solo señales del repositorio actual, como el estado de Git, scripts de CI, archivos de configuración y rutas de API. Es compatible con cualquier plataforma donde el usuario tenga acceso al código fuente, incluyendo entornos como Claude Code, Cursor o Codex. La auditoría sigue un proceso estructurado: primero se establece la superficie de lanzamiento, luego se inspeccionan los límites críticos (seguridad, datos, pagos, operaciones y experiencia de usuario) y finalmente se genera una puntuación y una recomendación concreta de 'enviar' o 'bloquear'. El resultado incluye una puntuación numérica, bloqueadores, correcciones de alto valor y el siguiente paso accionable, todo basado en la evidencia local examinada. Esto permite a los equipos reducir riesgos reales antes de un lanzamiento público, demostración o implementación para el cliente, sin depender de servicios externos no autorizados.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/production-audit

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Documentación

Auditoría de Producción

Usa esta habilidad cuando el usuario pregunte si una aplicación está lista para enviar, qué podría fallar en producción o qué debe arreglarse antes de un lanzamiento. Esta es una reescritura segura para mantenedores de la obsoleta idea comunitaria de auditoría de producción: mantiene el útil enfoque de preparación para producción y elimina la ejecución externa no anclada y el intercambio de datos con terceros.

Cuándo Usar

  • El usuario pregunta "¿esto está listo para producción?", "¿qué fallaría en prod?", "¿qué nos perdimos?", "audita este repositorio" o "¿listo para enviar?"
  • Se fusionó una funcionalidad y necesita un pase de riesgos previo al despliegue o posterior a la fusión.
  • Se acerca un lanzamiento público, demo, implementación para un cliente o recorrido para inversores.
  • CI está verde pero el usuario quiere riesgos de producción, no solo estado de pruebas.
  • Una URL desplegada, rama de lanzamiento, PR o checkout actual está disponible para recopilar evidencia.

Cuándo No Usar

  • Durante la implementación activa cuando el enfoque adecuado es la codificación segura a nivel de línea; usa primero security-review.
  • Para bibliotecas puras, plantillas, repositorios solo de documentación o andamios, a menos que el usuario quiera preparación para empaquetado/lanzamiento en lugar de preparación de la aplicación.
  • Cuando el usuario solicita una auditoría de cumplimiento formal. Esta habilidad es triaje de ingeniería, no certificación legal, financiera, médica o regulatoria.
  • Cuando la única evidencia disponible es una idea de producto sin repositorio, despliegue, CI o superficie de ejecución.

Cómo Funciona

Construye la auditoría a partir de evidencia local y autorizada por el usuario. No ejecutes código remoto no anclado, subas contenidos del repositorio a servicios de terceros ni llames a escáneres externos a menos que el usuario apruebe explícitamente esa herramienta y flujo de datos específicos.

Usa este orden:

  1. Establece la superficie de lanzamiento.
  2. Lee cambios recientes y el estado actual de la rama.
  3. Inspecciona los límites de ejecución, autenticación, datos, pagos, trabajos en segundo plano, IA y despliegue que realmente existen en el repositorio.
  4. Verifica CI, pruebas, migraciones, documentación del entorno y ruta de reversión.
  5. Produce una recomendación corta de enviar/bloquear con correcciones específicas.

Lista de Verificación de Evidencia

Comienza con señales locales y económicas:

git status --short --branch
git log --oneline --decorate -20
git diff --stat origin/main...HEAD

Luego inspecciona la superficie específica del proyecto:

  • Scripts de paquete, flujos de trabajo de CI, scripts de lanzamiento, archivos Docker y manifiestos de despliegue.
  • Rutas de API, webhooks, middleware de autenticación, trabajadores en segundo plano, trabajos cron y migraciones de base de datos.
  • Documentación de variables de entorno y verificaciones de inicio.
  • Ganchos de observabilidad, informes de errores, registros, verificaciones de estado y paneles.
  • Instrucciones de reversión, siembra, migración y relleno.
  • Cobertura E2E para las rutas de usuario más importantes.

Si una URL desplegada está dentro del alcance, usa solo verificaciones HTTP o de navegador contra esa URL y evita acciones autenticadas a menos que el usuario proporcione una cuenta de prueba segura.

Enfoques de Riesgo

Seguridad y Autenticación

  • ¿Están claramente separadas las rutas públicas, las rutas de API y las rutas de administración?
  • ¿Se aplican la autenticación y autorización del lado del servidor?
  • ¿Se mantienen los secretos fuera de los paquetes del cliente, registros, resultados de ejemplo y archivos verificados?
  • ¿Están presentes los límites de tasa, protecciones CSRF, política CORS y validación de subida donde la aplicación los necesita?
  • ¿La superficie de IA o agente se defiende contra inyección de prompts, abuso de herramientas y contenido no confiable que cruza hacia acciones privilegiadas?

Integridad de Datos

  • ¿Las migraciones se ejecutan limpiamente hacia adelante y tienen un plan de reversión o recuperación?
  • ¿Las migraciones destructivas, rellenos e importaciones de datos se realizan de forma segura por etapas?
  • ¿Las políticas de base de datos, concesiones y límites de rol de servicio coinciden con el modelo de tenencia de la aplicación?
  • ¿Son idempotentes los reintentos para escrituras, trabajos y manejadores de webhook?

Pagos y Webhooks

  • ¿Se verifican las firmas de webhook antes de analizar campos de carga útil confiables?
  • ¿Es idempotente cada webhook de pago, suscripción o cumplimiento?
  • ¿Se manejan la reproducción, entrega duplicada y entrega fuera de orden?
  • ¿Están separadas las credenciales de modo de prueba y modo real?

Operaciones

  • ¿Puede la aplicación iniciarse desde un checkout limpio usando comandos documentados?
  • ¿Están nombradas, validadas y con fallo rápido las variables de entorno requeridas?
  • ¿Hay una verificación de estado que demuestre que las dependencias son alcanzables?
  • ¿Están documentadas las rutas de despliegue, reversión y propietario de incidentes?
  • ¿Son útiles los registros sin filtrar secretos ni datos personales?

Experiencia de Usuario

  • ¿Están cubiertas las rutas críticas de lanzamiento en escritorio y móvil?
  • ¿Son utilizables los formularios en móvil sin zoom de entrada, superposición de diseño o estados de envío bloqueados?
  • ¿Los estados de carga, vacío, error y permiso denegado informan al usuario lo que sucedió?
  • ¿Hay una ruta de soporte o recuperación cuando falla una operación crítica?

Puntuación

Usa las puntuaciones para forzar la priorización, no para implicar certeza matemática.

BandaPuntuaciónSignificado
Bloqueado0-49No enviar hasta que se corrijan los riesgos principales
Riesgoso50-69Enviar solo detrás de un lanzamiento pequeño o beta interna
Lanzable con Advertencias70-84Enviar si los propietarios aceptan los riesgos listados
Fuerte85-100Sin bloqueadores obvios de lanzamiento según la evidencia disponible

Limita la puntuación a 69 si alguna de estas es cierta:

  • Falta autenticación o autorización en datos sensibles.
  • Los webhooks de pago o cumplimiento no son idempotentes.
  • Las migraciones requeridas no se pueden ejecutar de forma segura.
  • Los secretos están expuestos en paquetes del cliente, registros o archivos confirmados.
  • No hay ruta de reversión para un lanzamiento de alto impacto.

Limita la puntuación a 84 si CI no está verde o la ruta crítica de lanzamiento no fue probada de extremo a extremo.

Formato de Salida

Comienza con una oración:

Auditoría de producción: 76/100, lanzable con advertencias, con idempotencia de webhook y documentación de reversión como los dos riesgos a corregir antes del lanzamiento público.

Luego lista:

  • Bloqueadores: elementos que deben corregirse antes del despliegue.
  • Correcciones de alto valor: siguientes correcciones si el usuario quiere mejorar la puntuación.
  • Evidencia verificada: archivos, comandos, CI, URL desplegada o PR inspeccionados.
  • Evidencia faltante: qué cambiaría la confianza si se proporcionara.
  • Siguiente acción: una corrección concreta o paso de verificación.

Mantén las fortalezas breves. El usuario preguntó por preparación, por lo que la respuesta útil es el riesgo restante y la siguiente acción.

Ejemplo

Usuario:

¿Esto está listo para enviar?

Respuesta:

Auditoría de producción: 68/100, riesgoso, porque los webhooks de Stripe están verificados pero no son idempotentes y no hay nota de reversión para la migración pendiente.

Bloqueadores:
- Agregar idempotencia para `checkout.session.completed` antes de cumplir pedidos.
- Escribir y probar la ruta de reversión para `20260511_add_billing_state.sql`.

Correcciones de alto valor:
- Agregar una verificación de estado que verifique la alcanzabilidad de la base de datos y del proveedor de pagos.
- Agregar una ruta E2E para actualización, cumplimiento de webhook y actualización de la página de facturación.

Evidencia verificada:
- `api/stripe/webhook.ts`
- `db/migrations/20260511_add_billing_state.sql`
- Ejecución de GitHub Actions para la rama de lanzamiento

Siguiente acción: ¿Quieres que parche primero la idempotencia del webhook?

Anti-patrones

  • Ejecutar npx <paquete>@latest o un escáner remoto como ruta de auditoría predeterminada.
  • Subir fuente, secretos, datos de clientes o topología privada a un servicio de auditoría externo sin aprobación explícita.
  • Producir una puntuación sin nombrar la evidencia verificada.
  • Tratar CI verde como preparación para producción.
  • Terminar con un genérico "dime qué quieres hacer".

Ver También

  • Habilidad: security-review
  • Habilidad: deployment-patterns
  • Habilidad: e2e-testing
  • Habilidad: tdd-workflow
  • Habilidad: verification-loop

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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