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Sécurité Zero-Trust Agentique

Sécurité cryptographique pour les systèmes agentiques — réseaux agentiques zero-trust, enveloppes de messages signées (JWS/JWE), sécurité basée sur les capacités (ocaps), arbres de Merkle pour les pistes d'audit, sandboxing WASM et vérification formelle.

Qu'est-ce que Sécurité Zero-Trust Agentique ?

Cette compétence traite de l'architecture de sécurité cryptographique pour les systèmes d'agents IA autonomes, en couvrant l'intersection de l'ingénierie de sécurité traditionnelle et des défis uniques des agents qui planifient, persistent, délèguent et exécutent des tâches à travers les frontières de confiance. Le principe central est « ne jamais faire confiance, toujours vérifier », appliqué à chaque message agent-à-agent, chaque compétence chargée, chaque outil invoqué et chaque résultat retourné. Elle propose des flux de décision structurés pour choisir la stratégie de vérification en fonction du niveau de menace (public, interne, développement), pour traiter les requêtes entrantes avec vérification mTLS, validation JWS, contrôle des capacités et exécution en sandbox, ainsi que pour gérer les délégations de capacités avec atténuation pour éviter toute escalade de privilèges. Elle utilise des arbres de Merkle pour garantir des pistes d'audit infalsifiables et met en œuvre le sandboxing des compétences via WASM. Destinée aux développeurs et aux utilisateurs d'agents IA qui doivent sécuriser les communications, la gestion des permissions et la chaîne d'approvisionnement des plugins et des compétences dans un environnement multi-agents.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentic-zero-trust-security

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Documentation

Que fait Sécurité Zero-Trust Agentique ?

Architecture de sécurité cryptographique pour les systèmes d'agents IA autonomes. Cette compétence couvre l'intersection de l'ingénierie de sécurité traditionnelle et des défis uniques des agents qui planifient, persistent, délèguent et exécutent des tâches à travers les frontières de confiance.

Principe fondamental : Ne jamais faire confiance, toujours vérifier — appliqué à chaque message agent-à-agent, chaque compétence chargée, chaque outil invoqué et chaque résultat retourné.

Points de Décision

1. Niveau de Menace → Stratégie de Vérification

Évaluation du Niveau de Menace :
├── PUBLIC (agents internet, compétences inconnues)
│   ├── Actions : mTLS complet + JWS + jetons de capacité + sandbox WASM
│   ├── Audit : Chaque action enregistrée avec preuve Merkle
│   └── TTL : Durée de vie max de 5 min pour les capacités
├── INTERNE (cluster d'agents de confiance)
│   ├── Actions : mTLS + JWS + capacités (TTL plus long)
│   ├── Audit : Journalisation agrégée avec publication quotidienne de la racine
│   └── TTL : Durée de vie max de 1 h pour les capacités
└── DEV/TEST (localhost, développement)
    ├── Actions : mTLS optionnel + capacités de base
    ├── Audit : Journaux de fichiers locaux (pas d'arbre de Merkle)
    └── TTL : Durée de vie max de 24 h pour les capacités

2. Requête d'Agent → Vérification de Capacité → Logique d'Octroi/Refus

Traitement d'une Requête d'Agent Entrante :
├── 1. Vérifier la chaîne de certificats mTLS
│   ├── Signature CA valide ? → Continuer
│   └── Invalide/expirée ? → REJETER immédiatement
├── 2. Analyser l'enveloppe du message JWS
│   ├── Signature valide + non expirée ? → Continuer
│   ├── Rejeu détecté (cache jti) ? → REJETER
│   └── Signature invalide ? → REJETER + enregistrer l'événement de sécurité
├── 3. Vérifier les capacités requises
│   ├── L'agent détient exactement la capacité ? → ACCORDER
│   ├── L'agent détient une capacité plus large ? → ATTÉNUER + ACCORDER
│   ├── Capacité expirée ? → REJETER + forcer le renouvellement
│   └── Aucune capacité correspondante ? → REJETER + suggérer un octroi minimal
└── 4. Exécuter avec les contraintes du sandbox
    ├── Compétences WASM : Limites CPU/mémoire appliquées
    ├── Opérations sur fichiers : Validation du chemin par rapport aux capacités
    └── Appels réseau : Validation de la destination par rapport aux capacités

3. Chaîne de Délégation → Décision de Profondeur de Confiance

Demande de Délégation de Capacité :
├── Capacité parente délégable=true ?
│   ├── Oui → Vérifier la profondeur restante
│   │   ├── Profondeur > 0 → Autoriser avec profondeur-1
│   │   └── Profondeur = 0 → REJETER (délégation maximale atteinte)
│   └── Non → REJETER (non délégable)
├── Actions demandées ⊆ actions parentes ?
│   ├── Oui → Autoriser le sous-ensemble
│   └── Non → REJETER (impossible d'augmenter les privilèges)
└── Frontière de confiance franchie ?
    ├── Même domaine d'orchestrateur → Autoriser
    └── Domaine différent → Nécessiter capacité explicite inter-domaines

Modes de Défaillance

1. Fuite d'Autorité Ambiante

Détection : grep -r "process.env" agent_code/ montre un accès aux variables d'environnement sans vérification de capacité Symptôme : L'agent accède à des ressources pour lesquelles il ne devrait pas avoir d'autorisations Correctif : Remplacer par des jetons de capacité explicites limités aux ressources exactes nécessaires

2. Attaque par Rejeu de Message

Détection : Plusieurs entrées de journal d'audit avec un jti (ID de message) identique ou des horodatages dans la fenêtre de rejeu Symptôme : L'agent reçoit et traite la même commande plusieurs fois Correctif : Implémenter un cache de déduplication jti avec un TTL correspondant à l'expiration du message

3. Escalade de Capacité par Délégation

Détection : La capacité fille a plus d'actions que la capacité parente, ou la profondeur de délégation dépasse le maximum configuré Symptôme : Les sous-agents obtiennent plus de privilèges que prévu par leur délégateur parent Correctif : Appliquer l'invariant d'atténuation : capacités filles ⊆ capacités parentes au moment de la délégation

4. Évasion de Sandbox par Épuisement des Ressources

Détection : Utilisation CPU de l'agent >95 % pendant >30 secondes, ou utilisation mémoire approchant les limites du sandbox Symptôme : L'agent tente des boucles infinies ou une allocation mémoire excessive pour sortir des contraintes Correctif : Tuer brutalement le processus de l'agent aux limites de ressources, implémenter une métrologie d'exécution basée sur le carburant

5. Acceptation de Certificat TOFU

Détection : L'agent accepte un certificat sans vérification CA lors de la première connexion Symptôme : Les attaques de type homme-du-milieu réussissent en présentant un certificat quelconque Correctif : Pré-positionner tous les certificats d'agent, maintenir un magasin de confiance explicite, rejeter les CA inconnues

Exemples Concrets

Exemple 1 : Pipeline de Signature de Messages Multi-Agents

Scénario : L'agent de recherche doit transmettre une analyse à l'agent de génération de code, puis à l'agent de révision.

Phase de Configuration :

// L'orchestrateur émet des capacités
const researchCap = mint.mint('fs:/tmp/research/**', ['read','write'], 'agent-research-001');
const codegenCap = mint.mint('fs:/workspace/src/**', ['read','write'], 'agent-codegen-001');
const reviewCap = mint.mint('fs:/workspace/**', ['read'], 'agent-review-001');

Flux de Messages :

  1. Research → Codegen : L'agent de recherche crée un message signé JWS :

    Header : {alg: 'EdDSA', kid: 'agent-research-001/v1'}
    Payload : {
      iss: 'agent-research-001',
      sub: 'agent-codegen-001',
      dag_id: 'proj-alpha-v1',
      action: 'task',
      body: {analysis: "API needs OAuth2 flow", output_path: "/tmp/research/api_analysis.json"}
    }
    
  2. Vérification par Codegen : L'agent Codegen reçoit le message :

    • Vérifie la signature JWS par rapport à la clé publique de l'agent de recherche
    • Vérifie le TTL du message (non expiré)
    • Valide que le jti n'est pas dans le cache de rejeu
    • Confirme que le dag_id correspond au contexte d'exécution actuel
    • Détection experte : Vérifie que l'agent de recherche avait la capacité pour le output_path
  3. Codegen → Review : Codegen crée un résultat signé :

    {
      "iss": "agent-codegen-001",
      "sub": "agent-review-001",
      "action": "result",
      "body": {"generated_files": ["/workspace/src/auth.ts"], "confidence": 0.87}
    }
    

Erreur novice : Ignorerait la protection anti-rejeu jti, permettant un traitement en double. Aperçu expert : La piste d'audit montre une chaîne de messages complète avec une preuve cryptographique de possession.

Exemple 2 : Émission d'un Jeton de Capacité avec Atténuation

Scénario : L'agent principal doit déléguer l'analyse de fichiers à un sous-agent spécialisé, mais restreindre l'accès aux répertoires sensibles.

Octroi Initial :

// L'orchestrateur accorde un accès large au système de fichiers
const mainCap = mint.mint('fs:/project/**', ['read','write','execute'], 'agent-main', {
  delegatable: true,
  maxDepth: 2,
  ttlSeconds: 3600
});

Arbre de Décision d'Atténuation :

L'agent principal évalue la demande de délégation :
├── Le sous-agent demande : fs:/project/src/** [read]
│   ├── /project/src/** ⊂ /project/** ? OUI
│   ├── [read] ⊂ [read,write,execute] ? OUI
│   ├── Profondeur de délégation 2 > 0 ? OUI
│   └── ACCORDER : Créer une capacité atténuée
├── Le sous-agent demande : fs:/project/secrets/** [read]
│   ├── Le chemin contient "secrets" → Violation de la politique de sécurité
│   └── REJETER : Exclusion de chemin sensible
└── Le sous-agent demande : fs:/etc/passwd [read]
    ├── /etc/passwd ⊂ /project/** ? NON
    └── REJETER : En dehors du périmètre autorisé

Capacité Atténuée Générée :

const subCap = mint.attenuate(mainCap, 'agent-analyzer-001', ['read']);
// Résultat : fs:/project/src/** [read] delegatable=true maxDepth=1 ttl=3600s

Erreur novice : Accorderait la capacité parente complète sans restriction. Aperçu expert : L'atténuation applique « ne jamais augmenter les privilèges » au niveau cryptographique.

Exemple 3 : Détection de Violation de Politique Sandbox avec Analyse de Compromis

Scénario : L'agent de génération de code tente d'accéder au réseau pendant l'exécution, en violation de la politique du sandbox.

Configuration du Sandbox :

const codegenSandbox = {
  fileRead: ['/workspace/src/**', '/workspace/package.json'],
  fileWrite: ['/workspace/src/**'],
  netConnect: false,  // PAS d'accès réseau
  maxExecutionMs: 300000,
  maxMemoryMb: 512
};

Flux de Détection de Violation :

  1. Action de l'Agent : Codegen tente fetch('https://api.github.com/repos/...')

  2. Interception du Sandbox : Le runtime WASM intercepte l'appel système pour socket réseau

  3. Vérification de la Politique : netConnect: false → VIOLATION DÉTECTÉE

  4. Analyse de Compromis :

    Compromis Sécurité vs Fonctionnalité :
    ├── STRICT (actuel) : Bloquer le réseau, terminer l'agent
    │   ├── Pour : Surface d'attaque réseau nulle
    │   ├── Contre : Impossible de récupérer les dépendances/documentations externes
    │   └── Décision : APPLIQUER (environnement sécurité d'abord)
    ├── MODÉRÉ : Autoriser des domaines spécifiques sur liste blanche
    │   ├── Pour : Fonctionnel pour les API connues et fiables
    │   ├── Contre : Risques d'empoisonnement DNS, de prise de contrôle de sous-domaine
    │   └── Décision : Envisager uniquement pour les environnements de développement
    └── PERMISSIF : Journaliser mais autoriser
        ├── Pour : Fonctionnalité complète préservée
        ├── Contre : L'agent peut exfiltrer des données, télécharger des malwares
        └── Décision : REJETER (viole le modèle zero-trust)
    
  5. Réponse : Terminer l'agent, enregistrer l'événement de sécurité :

    {
      "event": "sandbox_violation",
      "agent_id": "agent-codegen-001",
      "violation_type": "unauthorized_network_access",
      "attempted_url": "api.github.com",
      "policy_matched": "netConnect: false",
      "action_taken": "terminate_agent"
    }
    

Erreur novice : Autoriserait l'accès réseau « juste pour cette fois » ou ne détecterait pas la violation. Aperçu expert : Les violations de sandbox indiquent une compromission potentielle ou une dérive du modèle — toujours appliquer strictement.

Barrières de Qualité

  • Chaque agent a une identité cryptographique unique (paire de clés Ed25519 + certificat)
  • Tous les canaux agent-à-agent utilisent TLS mutuel avec vérification de certificat
  • Tous les messages portent des signatures JWS avec un TTL <5 min et une protection anti-rejeu jti
  • Les jetons de capacité suivent le modèle ocap (pas d'autorité ambiante nulle part)
  • La délégation de capacité préserve l'invariant d'atténuation (privilèges enfant ⊆ parent)
  • La piste d'audit utilise un arbre de Merkle à ajout seul avec des racines publiées
  • Toute exécution de compétence se produit dans un sandbox WASM ou conteneur
  • Les limites de ressources sont appliquées (CPU, mémoire, temps d'exécution, réseau)
  • Les paquets de compétences sont adressés par contenu et signés par l'auteur
  • Aucun agent n'accepte de compétences/entrées non signées ou non vérifiées
  • La rotation des certificats est automatisée avec une durée de vie de certificat <24 h
  • Le cache de détection de rejeu est opérationnel avec un TTL correspondant à l'expiration du message
  • Toutes les violations de sécurité sont journalisées avec l'horodatage + l'identité de l'agent + l'action entreprise

LIMITES DE NON-APPLICATION

Cette compétence NE DOIT PAS être utilisée pour :

  • L'analyse de vulnérabilité au niveau applicatif → Utiliser security-auditor à la place
  • La configuration du pare-feu réseau/WAF → Utiliser infrastructure-engineer à la place
  • La documentation de conformité SOC2/HIPAA → Utiliser les processus de conformité organisationnels
  • La défense contre les injections de prompt → Utiliser la compétence prompt-engineer à la place
  • La limitation de débit ou la protection anti-DDoS → Utiliser la configuration de la passerelle API
  • La sécurité de l'orchestration de conteneurs → Utiliser la compétence devops-automator à la place

Limites de délégation :

  • Pour les problèmes de sécurité au niveau du code → security-auditor
  • Pour le durcissement de l'infrastructure → infrastructure-engineer
  • Pour les pratiques de codage sécurisé → software-engineer
  • Pour la réponse aux incidents → security-incident-response

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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