Communitygithub.com

conception-agent-securise

Modèles d'architecture de sécurité pour les agents IA personnels qui accèdent à des comptes réels. À utiliser lors de la conception d'un agent avec accès à la boîte de réception, au calendrier, aux finances ou aux achats. Couvre les VM isolées par utilisateur, les vérifications pré-action par sentinelle, les connecteurs à privilèges minimaux, les barrières d'approbation humaine et les identifiants de paiement à usage unique.

Qu'est-ce que conception-agent-securise ?

Ce skill fournit une architecture de sécurité éprouvée pour les agents IA personnels, inspirée des principes divulgués par Meta pour Muse (septembre 2026). Il garantit que chaque agent fonctionne dans sa propre machine virtuelle sécurisée et isolée, empêchant toute compromission d'un agent d'affecter les données d'un autre utilisateur. Un système sentinelle distinct vérifie chaque action avant qu'elle ne quitte la VM, appliquant des politiques sur les applications autorisées, les limites de dépenses et les règles de sensibilité. Les identifiants réels (mots de passe, numéros de carte) ne sont jamais exposés à l'agent ; les achats utilisent des numéros de carte virtuelle à usage unique. Les actions sensibles nécessitent une approbation humaine explicite avec des détails spécifiques, tandis que les actions de routine à faible risque peuvent être automatisées avec le consentement de l'utilisateur. Les connecteurs appliquent le principe du moindre privilège : l'utilisateur définit les applications accessibles et le niveau d'accès (lecture ou lecture-écriture), avec possibilité de révoquer à tout moment. Un journal d'actions complet et lisible par l'homme assure la transparence, incluant des contrôles d'oubli. Le skill met l'accent sur une communication centrée sur l'architecture (VM, sentinelle, cartes à usage unique) plutôt que sur des adjectifs vagues comme « de qualité bancaire », et reconnaît honnêtement le compromis : un accès plus large implique des enjeux plus élevés, justifiant la nécessité de cette architecture.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/unisone/openclaw-skill-suite/tree/main/skills/secure-agent-design

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait conception-agent-securise ?

Extrait de l'architecture de sécurité que Meta a divulguée pour Muse (septembre 2026) : chaque agent s'exécute dans sa propre VM sécurisée, un système « sentinelle » séparé vérifie toute action avant qu'elle ne quitte la VM, et l'agent ne voit jamais les vrais mots de passe ou numéros de carte. La sécurité présentée comme une architecture, et non comme des promesses, a été déclencheur d'adoption.

Les motifs

Calcul isolé par utilisateur

L'agent de chaque utilisateur s'exécute dans sa propre machine virtuelle : un ordinateur isolé dédié à cet utilisateur. La compromission d'un agent ne peut pas atteindre les données d'un autre utilisateur. La VM continue de fonctionner en arrière-plan même lorsque l'utilisateur est absent.

Sentinelle : vérification pré-action

Un système séparé vérifie toute action avant que quoi que ce soit ne quitte la VM. L' agent propose ; la sentinelle vérifie par rapport à la politique (applications autorisées, limites de dépenses, règles de sensibilité) avant l'exécution. Aucune action ayant des effets secondaires ne contourne cette barrière.

Isolation des identifiants

L'agent ne voit jamais les vrais mots de passe ou numéros de carte. Les achats passent par des numéros de carte virtuelle à usage unique émis par transaction, de sorte que les véritables identifiants de paiement n'entrent jamais dans le contexte de l'agent et ne peuvent pas fuiter via les invites, les journaux ou les sorties du modèle.

Barrières d'approbation humaine

L'agent demande avant les actions sensibles : envoyer un e-mail, dépenser de l'argent, supprimer des données. Les approbations doivent être spécifiques (cette action, ce montant, ce destinataire), et non globales. Les actions de routine à faible risque peuvent s'exécuter de manière autonome une fois que l'utilisateur y a consenti.

Connecteurs à moindre privilège

L'utilisateur décide exactement ce que l'agent peut toucher : quelles applications sont connectées, si l'accès est en lecture ou en lecture-écriture, et peut révoquer à tout moment. Par défaut, la portée la plus étroite qui permet d'accomplir la tâche ; étendre uniquement sur demande explicite.

Transparence

L'utilisateur peut voir tout ce que l'agent a fait : un journal d'actions complet et lisible par l'humain. Inclure des contrôles « oublier » pour que les utilisateurs puissent supprimer ce que l'agent a appris à leur sujet.

Le communiquer

Commencez par l'architecture (« s'exécute dans sa propre VM sécurisée, chaque action vérifiée avant de quitter la VM »), pas par des adjectifs (« de qualité bancaire », « de qualité militaire »). Nommez les composants (VM, sentinelle, cartes à usage unique) pour que les utilisateurs techniques puissent vérifier les affirmations. Reconnaissez honnêtement le compromis : un accès plus large signifie des enjeux plus élevés, ce qui est précisément la raison d'être de l'architecture.

Individual skills in this repo

This repo contains 10 individual skills — each has its own dedicated page.

astra-operator

Delegate computer-use and browser tasks to OpenAI

design-inspo

Find design inspiration from curated gallery sites. Use when a user needs UI/UX references, design examples, or inspiration for specific components (navbars, CTAs, hero sections, landing pages, etc.), full websites, SaaS products, mobile apps, animations, icons, branding, or design systems. Helps select the right inspiration source and browse examples.

graphrag

Build a GraphRAG pipeline over documents. Use when plain vector search returns chunks without connections, when questions need multi-hop reasoning (

mundane-demos

Demo strategy that leads with mundane real-life utility instead of benchmarks. Use when presenting an AI agent or product to non-technical audiences. Covers picking tasks the viewer did this morning, showing end-to-end completion, and letting speed be the wow factor.

release-notes

Generate polished release notes from git history. Use when cutting a release, before publishing a GitHub release, or when you need a changelog from commits between two tags. Groups changes by type, surfaces breaking changes, and drafts highlights.

remotion-product-demos

Create Apple-keynote-quality product demo videos with Remotion. Covers glass phone mockups, floating 3D spheres, typing animations, card UIs, ripple effects, and smooth scene transitions. Use when asked to create product demos, app showcase videos, UI walkthrough animations, or

repo-security-scan

Scan a repository for high-signal security issues and produce a report. Use when auditing a codebase for leaked secrets or vulnerable dependencies, before a release, or when onboarding an unfamiliar repo. Runs gitleaks secret scanning and osv-scanner dependency checks.

testimonial-launch

Turn user testimonials into launch distribution. Use when launching a product or feature and you want real user proof to carry the announcement instead of marketing copy. Covers soliciting specific testimonials, curating them, and amplifying via quote-posts.

unisone/openclaw-skill-suite

Create Apple-keynote-quality product demo videos with Remotion. Covers glass phone mockups, floating 3D spheres, typing animations, card UIs, ripple effects, and smooth scene transitions. Use when asked to create product demos, app showcase videos, UI walkthrough animations, or

validator-quotes

Earn and deploy third-party validator quotes for a launch. Use when you need credibility beyond your own claims. Covers who to approach, how to get honest reactions, and how to amplify them via quote-posts, based on the founder/CEO validators behind the Muse launch.

Skills associés