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olonok69/cursor_code_ml_engineer

pip-audit を使ってPythonの依存関係を監査し、アプリが正常に動作することを確認します。ユーザーが pip-audit、Python CVE チェック、または requirements.txt プロジェクト(例: ex_app)の監査を依頼した場合に使用します。Node/npm の場合は、監査スキルを使用してください。

cursor_code_ml_engineer とは?

このスキルは、pip-audit を使用して Python プロジェクトの依存関係を自動的に監査します。ユーザーが requirements.txt ファイルを指定したフォルダ(例: ex_app/)をターゲットに、依存関係の脆弱性(CVE)をチェックし、テストを実行してアプリの正常性を確認します。主に Cursor、Claude Code、Codex などの AI エージェント上で動作し、ユーザーの依頼に応じて pip-audit のインストール、脆弱性スキャン、テスト実行を自動化します。自動アップグレードはユーザーの明示的な確認なしには行わず、テストスイートが存在する場合は pytest、存在しない場合は主要モジュールの import テストを実施します。Node プロジェクトがターゲットの場合は適切な監査スキルを案内します。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
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ドキュメント

依存関係の監査 (Python)

対象: requirements.txt を含むフォルダ(例: ex_app/)。

  1. ターゲットアプリに cd する(またはユーザーが @ で指定したパスを使用)。
  2. pip-audit を確認する: 必要に応じて python -m pip install pip-audit を実行。
  3. python -m pip_audit -r requirements.txt(またはユーザーが指定した requirements ファイル)を実行。
  4. メジャーアップデートの自動適用は、事前に確認なしに行わない。ユーザーが安全な修正を依頼した場合のみ、明示的な確認後に python -m pip_audit -r requirements.txt --fix を実行。
  5. テスト:
    • pytest / tests/ / test_*.py が存在する場合 → pytest(または README のコマンド)を実行。
    • テストスイートがない場合 → 最小限のスモークテスト: AST を解析するか、主要モジュールに対して python -c "import …" を実行。
  6. まとめ: 検出された CVE(あれば)、適用された修正(あれば)、テスト/スモークの結果。

常にコマンドの実際の出力を表示する(証拠 > 主張)。

ターゲットが Node(package.json)の場合、pip をでっち上げない — /audit を使用するように伝える。

Individual skills in this repo

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