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security-scan

Escanea la configuración de Claude Code (directorio .claude/) en busca de vulnerabilidades de seguridad, configuraciones incorrectas y riesgos de inyección utilizando AgentShield. Revisa CLAUDE.md, settings.json, servidores MCP, hooks y definiciones de agentes.

¿Qué es security-scan?

La habilidad Security Scan te permite auditar la configuración de Claude Code para identificar vulnerabilidades de seguridad, configuraciones incorrectas y riesgos de inyección mediante AgentShield. Es ideal para usar al configurar un nuevo proyecto, después de modificar archivos de configuración clave, antes de confirmar cambios, al integrarte a un repositorio existente o como parte de revisiones periódicas de higiene de seguridad. Escanea archivos como CLAUDE.md, settings.json, mcp.json, hooks y agentes, verificando secretos codificados, instrucciones de ejecución automática, permisos demasiado permisivos, riesgos de cadena de suministro, inyección de comandos y más. La habilidad soporta múltiples formatos de salida (terminal, JSON, Markdown, HTML), auto-corrección de hallazgos seguros, análisis profundo con IA (Opus 4.6) usando un pipeline de tres agentes (Red Team, Blue Team y Auditor), inicialización de configuraciones seguras y una acción de GitHub para integración en CI/CD. Los resultados se clasifican por niveles de gravedad (A a F) y se detallan en categorías críticas, altas, medias e informativas para una comprensión clara y acción priorizada.

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

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Documentación

Habilidad Security Scan

Audita la configuración de tu Claude Code en busca de problemas de seguridad utilizando AgentShield.

Cuándo activarla

  • Al configurar un nuevo proyecto de Claude Code
  • Después de modificar .claude/settings.json, CLAUDE.md o configuraciones de MCP
  • Antes de confirmar cambios en la configuración
  • Al integrarte a un nuevo repositorio con configuraciones existentes de Claude Code
  • Revisiones periódicas de higiene de seguridad

Qué escanea

ArchivoComprobaciones
CLAUDE.mdSecretos codificados, instrucciones de ejecución automática, patrones de inyección de prompts
settings.jsonListas de permitidos demasiado permisivas, listas de denegados faltantes, banderas de omisión peligrosas
mcp.jsonServidores MCP riesgosos, secretos de entorno codificados, riesgos de cadena de suministro de npx
hooks/Inyección de comandos mediante interpolación, exfiltración de datos, supresión silenciosa de errores
agents/*.mdAcceso irrestricto a herramientas, superficie de inyección de prompts, especificaciones de modelo faltantes

Requisitos previos

AgentShield debe estar instalado. Verifica e instala si es necesario:

# Verificar si está instalado
npx ecc-agentshield --version

# Instalar globalmente (recomendado)
npm install -g ecc-agentshield

# O ejecutar directamente mediante npx (sin necesidad de instalación)
npx ecc-agentshield scan .

Uso

Escaneo básico

Ejecuta contra el directorio .claude/ del proyecto actual:

# Escanear proyecto actual
npx ecc-agentshield scan

# Escanear una ruta específica
npx ecc-agentshield scan --path /ruta/a/.claude

# Escanear con filtro de severidad mínima
npx ecc-agentshield scan --min-severity medium

Formatos de salida

# Salida en terminal (predeterminada) — informe coloreado con calificación
npx ecc-agentshield scan

# JSON — para integración con CI/CD
npx ecc-agentshield scan --format json

# Markdown — para documentación
npx ecc-agentshield scan --format markdown

# HTML — informe autónomo con tema oscuro
npx ecc-agentshield scan --format html > informe-seguridad.html

Auto-corrección

Aplica correcciones seguras automáticamente (solo aquellas marcadas como auto-corregibles):

npx ecc-agentshield scan --fix

Esto hará:

  • Reemplazar secretos codificados por referencias a variables de entorno
  • Ajustar permisos comodín a alternativas con ámbito limitado
  • Nunca modificar sugerencias solo manuales

Análisis profundo con Opus 4.6

Ejecuta el pipeline adversarial de tres agentes para un análisis más profundo:

# Requiere ANTHROPIC_API_KEY
export ANTHROPIC_API_KEY=tu-clave
npx ecc-agentshield scan --opus --stream

Esto ejecuta:

  1. Atacante (Red Team) — encuentra vectores de ataque
  2. Defensor (Blue Team) — recomienda endurecimiento
  3. Auditor (Veredicto Final) — sintetiza ambas perspectivas

Inicializar configuración segura

Crea desde cero una configuración segura de .claude/:

npx ecc-agentshield init

Crea:

  • settings.json con permisos con ámbito y lista de denegados
  • CLAUDE.md con mejores prácticas de seguridad
  • mcp.json como plantilla

Acción de GitHub

Añade a tu pipeline de CI:

- uses: affaan-m/agentshield@v1
  with:
    path: '.'
    min-severity: 'medium'
    fail-on-findings: true

Niveles de severidad

CalificaciónPuntajeSignificado
A90-100Configuración segura
B75-89Problemas menores
C60-74Requiere atención
D40-59Riesgos significativos
F0-39Vulnerabilidades críticas

Interpretación de resultados

Hallazgos críticos (corregir inmediatamente)

  • Claves de API o tokens codificados en archivos de configuración
  • Bash(*) en la lista de permitidos (acceso irrestricto a shell)
  • Inyección de comandos en hooks mediante interpolación ${file}
  • Servidores MCP que ejecutan shell

Hallazgos altos (corregir antes de producción)

  • Instrucciones de ejecución automática en CLAUDE.md (vector de inyección de prompts)
  • Listas de denegados faltantes en permisos
  • Agentes con acceso innecesario a Bash

Hallazgos medios (recomendados)

  • Supresión silenciosa de errores en hooks (2>/dev/null, || true)
  • Hooks de seguridad PreToolUse faltantes
  • Auto-instalación npx -y en configuraciones de servidores MCP

Hallazgos informativos (conciencia)

  • Descripciones faltantes en servidores MCP
  • Instrucciones prohibitivas correctamente marcadas como buena práctica

Enlaces

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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