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validation-config-reseau

Vérifications avant déploiement de configurations de routeurs et commutateurs : commandes dangereuses, adresses en double, chevauchements de sous-réseaux, références obsolètes, risques du plan de gestion et hygiène de sécurité de style IOS. À utiliser pour examiner une configuration avant déploiement.

Qu'est-ce que validation-config-reseau ?

Cette compétence permet d'effectuer des vérifications automatisées sur des configurations réseau (Cisco IOS/IOS-XE) avant leur mise en production. Elle détecte les commandes dangereuses (reload, effacement, formatage...), les adresses IP en double, les chevauchements de sous-réseaux, les références inexistantes (ACL, route-map, prefix-list), ainsi que les failles de sécurité (SNMP public, Telnet, absence de secret). Elle fonctionne par analyse de texte avec des expressions régulières et des bibliothèques Python (ipaddress, Counter), sans remplacer l'expertise humaine. Particulièrement utile pour les audits pré-déploiement, les pipelines d'automatisation (Ansible, Netmiko), et les revues de configuration en fenêtre de changement. Son approche par couches garantit une validation progressive : commandes destructrices d'abord, sécurité, adresses, références, puis bonnes pratiques opérationnelles.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/network-config-validation

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Documentation

Validation de configuration réseau

Utilisez cette compétence pour examiner la configuration réseau avant une fenêtre de changement ou avant qu'une automatisation ne touche les équipements de production.

Quand l'utiliser

  • Examen d'extraits de style Cisco IOS ou IOS-XE avant déploiement.
  • Audit de configurations générées par des scripts ou templates.
  • Recherche de commandes dangereuses, d'adresses IP en double ou de chevauchements de sous-réseaux.
  • Vérification que les ACL, route-maps, prefix-lists ou politiques de ligne sont référencés mais pas définis.
  • Construction de scripts de pré-vérification légers pour l'automatisation réseau.

Comment ça marche

Considérez la validation de configuration comme une preuve par couches, pas comme un analyseur complet. Les vérifications par expressions régulières sont utiles pour des avertissements de pré-vérification, mais l'approbation finale nécessite toujours l'examen d'un ingénieur réseau sur l'intention, la syntaxe de la plateforme et les étapes de retour arrière.

Validez dans cet ordre :

  1. Commandes destructrices.
  2. Exposition des identifiants et du plan de gestion.
  3. Adresses en double et sous-réseaux qui se chevauchent.
  4. Références obsolètes aux ACL, route-maps, prefix-lists et interfaces.
  5. Hygiène opérationnelle : NTP, horodatage, journalisation distante et bannières.

Détection de commandes dangereuses

import re

DANGEROUS_PATTERNS: list[tuple[re.Pattern[str], str]] = [
    (re.compile(r"\breload\b", re.I), "reload provoque un arrêt de service"),
    (re.compile(r"\berase\s+(startup|nvram|flash)", re.I), "efface le stockage persistant"),
    (re.compile(r"\bformat\b", re.I), "formate un système de fichiers de l'équipement"),
    (re.compile(r"\bno\s+router\s+(bgp|ospf|eigrp)\b", re.I), "supprime un processus de routage"),
    (re.compile(r"\bno\s+interface\s+\S+", re.I), "supprime la configuration d'interface"),
    (re.compile(r"\baaa\s+new-model\b", re.I), "modifie le comportement d'authentification"),
    (re.compile(r"\bcrypto\s+key\s+(zeroize|generate)\b", re.I), "modifie les clés SSH de l'équipement"),
]

def find_dangerous_commands(lines: list[str]) -> list[dict[str, str | int]]:
    findings = []
    for line_number, line in enumerate(lines, start=1):
        stripped = line.strip()
        for pattern, reason in DANGEROUS_PATTERNS:
            if pattern.search(stripped):
                findings.append({
                    "line": line_number,
                    "command": stripped,
                    "reason": reason,
                })
    return findings

Adresses IP en double et chevauchements de sous-réseaux

import ipaddress
import re
from collections import Counter

IP_ADDRESS_RE = re.compile(
    r"^\s*ip address\s+"
    r"(?P<ip>\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){3})\s+"
    r"(?P<mask>\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){3})\b",
    re.I | re.M,
)

def extract_interfaces(config: str) -> list[dict[str, str]]:
    results = []
    current = None
    for line in config.splitlines():
        if line.startswith("interface "):
            current = line.split(maxsplit=1)[1]
            continue
        match = IP_ADDRESS_RE.match(line)
        if current and match:
            ip = match.group("ip")
            mask = match.group("mask")
            network = ipaddress.ip_interface(f"{ip}/{mask}").network
            results.append({"interface": current, "ip": ip, "network": str(network)})
    return results

def find_duplicate_ips(config: str) -> list[str]:
    ips = [entry["ip"] for entry in extract_interfaces(config)]
    counts = Counter(ips)
    return sorted(ip for ip, count in counts.items() if count > 1)

def find_subnet_overlaps(config: str) -> list[tuple[str, str]]:
    networks = [ipaddress.ip_network(entry["network"]) for entry in extract_interfaces(config)]
    overlaps = []
    for index, left in enumerate(networks):
        for right in networks[index + 1:]:
            if left.overlaps(right):
                overlaps.append((str(left), str(right)))
    return overlaps

Vérifications du plan de gestion

Analysez les blocs VTY par section afin que les vérifications d'access-class ne se propagent pas sur des lignes sans rapport.

import re

def iter_blocks(config: str, starts_with: str) -> list[str]:
    blocks = []
    current: list[str] = []
    for line in config.splitlines():
        if line.startswith(starts_with):
            if current:
                blocks.append("\n".join(current))
            current = [line]
            continue
        if current:
            if line and not line.startswith(" "):
                blocks.append("\n".join(current))
                current = []
            else:
                current.append(line)
    if current:
        blocks.append("\n".join(current))
    return blocks

def check_vty_blocks(config: str) -> list[str]:
    issues = []
    for block in iter_blocks(config, "line vty"):
        if re.search(r"transport\s+input\s+.*telnet", block, re.I):
            issues.append("VTY autorise Telnet ; exiger SSH uniquement.")
        if not re.search(r"\baccess-class\s+\S+\s+in\b", block, re.I):
            issues.append("Le bloc VTY n'a pas de restriction d'access-class entrante.")
        if not re.search(r"\bexec-timeout\s+\d+\s+\d+\b", block, re.I):
            issues.append("Le bloc VTY n'a pas d'exec-timeout explicite.")
    return issues

Vérifications d'hygiène de sécurité

SECURITY_PATTERNS = [
    (re.compile(r"\bsnmp-server community\s+(public|private)\b", re.I),
     "communauté SNMP par défaut configurée"),
    (re.compile(r"\bsnmp-server community\s+\S+", re.I),
     "chaîne de communauté SNMPv2 configurée ; préférer SNMPv3 authPriv"),
    (re.compile(r"\bip ssh version 1\b", re.I),
     "SSH version 1 activé"),
    (re.compile(r"\benable password\b", re.I),
     "mot de passe enable présent ; utiliser enable secret"),
    (re.compile(r"\busername\s+\S+\s+password\b", re.I),
     "nom d'utilisateur local utilise password au lieu de secret"),
]

BEST_PRACTICE_PATTERNS = [
    (re.compile(r"\bntp server\b", re.I), "serveur NTP"),
    (re.compile(r"\bservice timestamps\b", re.I), "horodatage des journaux"),
    (re.compile(r"\blogging\s+\S+", re.I), "destination ou buffer de journalisation"),
    (re.compile(r"\bsnmp-server group\s+\S+\s+v3\s+priv\b", re.I), "groupe SNMPv3 authPriv"),
    (re.compile(r"\bbanner\s+(login|motd)\b", re.I), "bannière de connexion"),
]

def check_security(config: str) -> list[str]:
    return [message for pattern, message in SECURITY_PATTERNS if pattern.search(config)]

def check_missing_hygiene(config: str) -> list[str]:
    return [
        f"Absence de : {description}"
        for pattern, description in BEST_PRACTICE_PATTERNS
        if not pattern.search(config)
    ]

Exemples

Pré-vérification avant fenêtre de changement

  1. Exécutez les vérifications de commandes dangereuses sur l'extrait exact à coller.
  2. Exécutez les vérifications d'adresses IP en double et de chevauchements de sous-réseaux sur la configuration candidate complète.
  3. Confirmez que chaque ACL, route-map et prefix-list référencé existe.
  4. Confirmez les commandes de retour arrière et l'accès hors bande avant toute modification du plan de gestion.

Pré-vérification d'automatisation

Utilisez la validation comme une porte bloquante avant que l'automatisation via Netmiko, NAPALM, Ansible ou l'API du fournisseur ne pousse une configuration générée. Échouez en sécurité sur les commandes dangereuses et les identifiants. Avertissez sur les écarts de bonnes pratiques qui sont hors du périmètre du changement.

Anti-patrons

  • Traiter la validation par expressions régulières comme un analyseur d'équipement.
  • Appliquer une configuration générée sans simulation préalable (dry-run).
  • Recommander des chaînes de communauté SNMPv2 comme exigence de surveillance.
  • Vérifier les blocs VTY avec des expressions régulières qui peuvent accidentellement couvrir des sections sans rapport.
  • Tester le comportement du pare-feu en désactivant les ACL au lieu de lire les compteurs/journaux.

Voir aussi

  • Agent : network-config-reviewer
  • Agent : network-troubleshooter
  • Compétence : network-interface-health

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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