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audit-production

Audit local de préparation à la mise en production pour les applications livrées, les revues avant lancement, les vérifications après fusion, et les analyses de risques.

Qu'est-ce que audit-production ?

Cette compétence permet d'effectuer un audit de préparation à la production en partant de preuves locales, sans recourir à du code distant non épinglé ni à des services tiers. Elle est utile pour les développeurs et les agents IA qui doivent déterminer si une application peut être mise en production, identifier les risques potentiels et prioriser les correctifs. L'audit s'appuie sur une liste de vérifications concrètes (sécurité, intégrité des données, paiements, opérations, expérience utilisateur) et produit un score de 0 à 100 avec des recommandations précises. La compétence est conçue pour fonctionner sur tout type de dépôt applicatif, en utilisant des commandes locales et des inspections de code. Elle évite les anti-patrons comme l'exécution de code distant non vérifié ou le partage de données avec des services externes sans approbation explicite. Le résultat est un rapport synthétique listant les bloqueurs, les correctifs à haute valeur, les preuves examinées et les prochaines actions concrètes.

Compatible avec~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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Documentation

Audit de Production

Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur demande si une application est prête à être livrée, ce qui pourrait casser en production, ou ce qui doit être corrigé avant un lancement. Il s'agit d'une réécriture de l'idée obsolète de la communauté « production-audit », adaptée pour rester sûre : elle conserve l'optique utile de préparation à la production et supprime l'exécution de code externe non épinglé ainsi que le partage de données avec des tiers.

Quand l'utiliser

  • L'utilisateur demande « est-ce prêt pour la production », « qu'est-ce qui pourrait casser en prod », « qu'avons-nous oublié », « auditez ce dépôt », ou « prêt à être livré ? »
  • Une fonctionnalité a été fusionnée et nécessite un passage aux risques avant déploiement ou après fusion.
  • Un lancement public, une démo, un déploiement client ou une présentation aux investisseurs approche.
  • L'intégration continue est verte, mais l'utilisateur veut des risques de production, pas seulement un statut de test.
  • Une URL déployée, une branche de version, une pull request ou la copie de travail actuelle est disponible pour collecter des preuves.

Quand ne pas l'utiliser

  • Pendant une implémentation active, où l'angle approprié est le codage sécurisé au niveau de la ligne ; utilisez d'abord security-review.
  • Pour des bibliothèques pures, des modèles, des dépôts de documentation uniquement, ou des échafaudages, sauf si l'utilisateur souhaite une préparation à l'empaquetage ou à la publication plutôt qu'à la préparation de l'application.
  • Lorsque l'utilisateur demande un audit de conformité formel. Cette compétence est un triage d'ingénierie, pas une certification légale, financière, médicale ou réglementaire.
  • Lorsque la seule preuve disponible est une idée de produit sans dépôt, déploiement, CI ou surface d'exécution.

Comment ça fonctionne

Construisez l'audit à partir de preuves locales et autorisées par l'utilisateur. N'exécutez pas de code distant non épinglé, ne téléchargez pas le contenu du dépôt vers des services tiers et n'appelez pas de scanners externes, sauf si l'utilisateur approuve explicitement cet outil et ce flux de données.

Utilisez cet ordre :

  1. Établissez la surface de publication.
  2. Lisez les changements récents et l'état actuel de la branche.
  3. Inspectez les limites d'exécution, d'authentification, de données, de paiement, de tâches d'arrière-plan, d'IA et de déploiement qui existent réellement dans le dépôt.
  4. Vérifiez la CI, les tests, les migrations, la documentation d'environnement et le chemin de retour arrière.
  5. Produisez une recommandation courte de livraison/refus avec des correctifs spécifiques.

Liste de vérification des preuves

Commencez par des signaux locaux peu coûteux :

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

Inspectez ensuite la surface spécifique au projet :

  • Scripts de package, workflows CI, scripts de publication, fichiers Docker et manifestes de déploiement.
  • Routes API, webhooks, middleware d'authentification, travailleurs d'arrière-plan, tâches cron et migrations de base de données.
  • Documentation des variables d'environnement et vérifications de démarrage.
  • Points d'observabilité, rapports d'erreurs, journaux, vérifications de santé et tableaux de bord.
  • Instructions de retour arrière, d'ensemencement, de migration et de remise à jour.
  • Couverture de tests de bout en bout pour les parcours utilisateur les plus importants.

Si une URL déployée est dans le périmètre, utilisez des vérifications HTTP ou de navigateur uniquement contre cette URL et évitez les actions nécessitant des identifiants, sauf si l'utilisateur fournit un compte de test sûr.

Angles de risque

Sécurité et Authentification

  • Les routes publiques, les routes API et les routes d'administration sont-elles clairement séparées ?
  • L'authentification et l'autorisation sont-elles appliquées côté serveur ?
  • Les secrets sont-ils gardés hors des bundles clients, des journaux, des exemples de sortie et des fichiers commités ?
  • Les limites de débit, les protections CSRF, la politique CORS et la validation des téléchargements sont-elles présentes là où l'application en a besoin ?
  • La surface d'IA ou d'agent se défend-elle contre l'injection de prompt, l'abus d'outils et le contenu non fiable qui passe dans des actions privilégiées ?

Intégrité des données

  • Les migrations s'exécutent-elles proprement en avant et ont-elles un plan de retour arrière ou de récupération ?
  • Les migrations destructrices, les remises à jour et les importations de données sont-elles exécutées en toute sécurité par étapes ?
  • Les politiques de base de données, les privilèges et les limites du rôle de service correspondent-ils au modèle de location de l'application ?
  • Les nouvelles tentatives sont-elles idempotentes pour les écritures, les tâches et les gestionnaires de webhook ?

Paiements et Webhooks

  • Les signatures de webhook sont-elles vérifiées avant d'analyser les champs de confiance ?
  • Chaque webhook de paiement, d'abonnement ou d'exécution est-il idempotent ?
  • Les cas de rejeu, de livraison en double et de livraison en désordre sont-ils gérés ?
  • Les identifiants de mode test et de mode réel sont-ils séparés ?

Opérations

  • L'application peut-elle démarrer à partir d'une copie propre en utilisant des commandes documentées ?
  • Les variables d'environnement requises sont-elles nommées, validées et échouent-elles rapidement ?
  • Existe-t-il une vérification de santé qui prouve que les dépendances sont accessibles ?
  • Les chemins de déploiement, de retour arrière et de responsable d'incident sont-ils documentés ?
  • Les journaux sont-ils utiles sans fuite de secrets ou de données personnelles ?

Expérience Utilisateur

  • Les parcours critiques pour le lancement sont-ils couverts sur ordinateur et mobile ?
  • Les formulaires sont-ils utilisables sur mobile sans zoom d'entrée, chevauchement de mise en page ou états de soumission bloqués ?
  • Les états de chargement, vide, d'erreur et de permissions refusées informent-ils l'utilisateur de ce qui s'est passé ?
  • Existe-t-il un chemin d'assistance ou de récupération lorsque une opération critique échoue ?

Notation

Utilisez les scores pour forcer la priorisation, pas pour impliquer une certitude mathématique.

NiveauScoreSignification
Bloqué0-49Ne pas livrer avant que les risques majeurs soient corrigés
Risqué50-69Livrer uniquement derrière un petit déploiement ou une version bêta interne
Lançable avec réserves70-84Livrer si les propriétaires acceptent les risques listés
Solide85-100Aucun bloqueur de lancement évident d'après les preuves disponibles

Plafonnez le score à 69 si l'une de ces conditions est vraie :

  • L'authentification ou l'autorisation est absente sur des données sensibles.
  • Les webhooks de paiement ou d'exécution ne sont pas idempotents.
  • Les migrations requises ne peuvent pas être exécutées en toute sécurité.
  • Des secrets sont exposés dans les bundles clients, les journaux ou les fichiers commités.
  • Il n'y a pas de chemin de retour arrière pour une version à fort impact.

Plafonnez le score à 84 si la CI n'est pas verte ou si le parcours critique pour le lancement n'a pas été testé de bout en bout.

Format de sortie

Commencez par une phrase :

Audit de production : 76/100, lançable avec réserves, avec l'idempotence des webhooks et la documentation de retour arrière comme les deux risques à corriger avant le lancement public.

Listez ensuite :

  • Bloqueurs : éléments à corriger impérativement avant le déploiement.
  • Correctifs à haute valeur : correctifs suivants si l'utilisateur souhaite améliorer le score.
  • Preuves vérifiées : fichiers, commandes, CI, URL déployée ou PR inspectés.
  • Preuves manquantes : ce qui changerait la confiance si fourni.
  • Prochaine action : un correctif ou une étape de vérification concrète.

Gardez les points forts courts. L'utilisateur a demandé la préparation, donc la réponse utile est le risque restant et la prochaine action.

Exemple

Utilisateur :

est-ce prêt à être livré ?

Réponse :

Audit de production : 68/100, risqué, car les webhooks Stripe sont vérifiés mais pas idempotents et il n'y a pas de note de retour arrière pour la migration en attente.

Bloqueurs :
- Ajouter l'idempotence pour `checkout.session.completed` avant d'exécuter les commandes.
- Écrire et tester le chemin de retour arrière pour `20260511_add_billing_state.sql`.

Correctifs à haute valeur :
- Ajouter une vérification de santé qui vérifie la base de données et l'accessibilité du fournisseur de paiement.
- Ajouter un chemin E2E pour la mise à niveau, l'exécution du webhook et l'actualisation de la page de facturation.

Preuves vérifiées :
- `api/stripe/webhook.ts`
- `db/migrations/20260511_add_billing_state.sql`
- Exécution GitHub Actions pour la branche de version

Prochaine action : Voulez-vous que je corrige d'abord l'idempotence du webhook ?

Anti-patrons

  • Exécuter npx <package>@latest ou un scanner distant comme chemin d'audit par défaut.
  • Télécharger la source, les secrets, les données clients ou la topologie privée vers un service d'audit externe sans approbation explicite.
  • Produire un score sans nommer les preuves vérifiées.
  • Traiter une CI verte comme une préparation à la production.
  • Terminer par un générique « faites-moi savoir ce que vous voulez faire. »

Voir aussi

  • Compétence : security-review
  • Compétence : deployment-patterns
  • Compétence : e2e-testing
  • Compétence : tdd-workflow
  • Compétence : 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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