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auditoría-de-producción

Evaluación de preparación para producción basada en evidencia local para aplicaciones listas para enviar, revisiones previas al lanzamiento, verificaciones posteriores a la fusión y análisis de riesgos.

¿Qué es auditoría-de-producción?

La habilidad de auditoría de producción realiza una evaluación sistemática de preparación para producción de una aplicación utilizando únicamente evidencia local y autorizada por el usuario, evitando ejecución remota no fijada o intercambio de datos con terceros. Examina el repositorio, la configuración de CI, las migraciones de base de datos, los endpoints de API, la seguridad de autenticación/autorización, la integridad de datos, el manejo de pagos/webhooks, la observabilidad y la experiencia del usuario. Produce una puntuación (0-100) con recomendaciones concretas de bloqueo o envío, basándose exclusivamente en riesgos reales encontrados en el código y la configuración. Soporta cualquier plataforma (Claude Code, Cursor, Codex) y está diseñada para flujos de trabajo de desarrollador donde un ingeniero necesita una verificación rápida de riesgos de producción antes del lanzamiento, demostración o integración. La puntuación se limita a 69 si faltan elementos críticos (autenticación, idempotencia, seguridad de secretos, planes de reversión) o a 84 si CI no es verde o la ruta crítica no se ha probado de extremo a extremo. La salida incluye bloqueadores, correcciones de alto valor, evidencia comprobada, evidencia faltante y el siguiente paso concreto.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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 el mantenedor de la idea obsoleta de auditoría de producción de la comunidad: mantiene el lente útil de preparación para producción y elimina la ejecución remota no fijada y el intercambio de datos con terceros.

Cuándo Usar

  • El usuario pregunta "¿está esto listo para producción?", "¿qué fallaría en prod?", "¿qué nos perdimos?", "audita este repositorio" o "¿listo para enviar?"
  • Se fusionó una característica y necesita una revisión de riesgos previa 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 lente correcto es codificación segura a nivel de línea; usa security-review primero.
  • Para bibliotecas puras, plantillas, repositorios solo de documentación, o scaffolds a menos que el usuario quiera preparación para empaquetado/lanzamiento en lugar de preparación de aplicación.
  • Cuando el usuario solicita una auditoría de cumplimiento formal. Esta habilidad es triage 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 fijado, 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 envío/bloqueo 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 comprobaciones de inicio.
  • Ganchos de observabilidad, informes de errores, registros, comprobaciones de salud y paneles.
  • Instrucciones de reversión, siembra, migración y relleno.
  • Cobertura E2E para las rutas de usuario que más importan.

Si una URL desplegada está en alcance, usa solo comprobaciones de navegador o HTTP contra esa URL y evita acciones con credenciales a menos que el usuario proporcione una cuenta de prueba segura.

Lentes de Riesgo

Seguridad y Autenticación

  • ¿Están claramente separadas las rutas públicas, rutas de API y rutas de administración?
  • ¿Se aplican la autenticación y autorización del lado del servidor?
  • ¿Se mantienen los secretos fuera de los paquetes de cliente, registros, salida de ejemplo y archivos verificados?
  • ¿Están presentes límites de tasa, protecciones CSRF, política CORS y validación de carga 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 manera segura?
  • ¿Las políticas de base de datos, concesiones y límites de roles 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 payload confiables?
  • ¿Es idempotente cada webhook de pago, suscripción o cumplimiento?
  • ¿Se manejan reproducciones, entregas duplicadas y entregas fuera de orden?
  • ¿Están separadas las credenciales de modo de prueba y modo en vivo?

Operaciones

  • ¿Puede la aplicación iniciarse desde un checkout limpio usando comandos documentados?
  • ¿Están nombradas, validadas y fallan rápidamente las variables de entorno requeridas?
  • ¿Existe una comprobación de salud que demuestre que las dependencias son accesibles?
  • ¿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 qué sucedió?
  • ¿Existe una ruta de soporte o recuperación cuando falla una operación crítica?

Puntuación

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

BandaPuntuaciónSignificado
Bloqueado0-49No enviar hasta que se solucionen los riesgos principales
Riesgoso50-69Enviar solo detrás de un despliegue pequeño o beta interna
Lanzable con Advertencias70-84Enviar si los propietarios aceptan los riesgos listados
Sólido85-100Sin bloqueadores de lanzamiento obvios 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 pueden ejecutarse de manera segura.
  • Los secretos están expuestos en paquetes de 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 documentos 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 comprobada: archivos, comandos, CI, URL desplegada o PRs inspeccionados.
  • Evidencia faltante: qué cambiaría la confianza si se proporcionara.
  • Próximo paso: una corrección concreta o paso de verificación.

Mantén las fortalezas cortas. El usuario pidió preparación, por lo que la respuesta útil es el riesgo restante y el próximo paso.

Ejemplo

Usuario:

¿Está esto 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 comprobación de salud que verifique la accesibilidad de la base de datos y el proveedor de pagos.
- Agregar una ruta E2E para actualización, cumplimiento de webhook y actualización de página de facturación.

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

Próximo paso: ¿Quieres que parche la idempotencia del webhook primero?

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 comprobada.
  • Tratar un 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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