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second-opinion

Skill0 starsChanged 59 days agoMITView on GitHub

Secondo parere sull'audit di sicurezza da parte di modelli AI di altri provider installati sul computer (Gemini CLI, Codex CLI di OpenAI, Ollama per modelli open source locali). Funzione OPZIONALE e spenta di default: eseguila SOLO su richiesta esplicita dell'utente, mai di tua iniziativa e mai come parte automatica di un audit.

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Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
  • allanninalSkill

    insecure-defaults

    Detects fail-open insecure defaults (hardcoded secrets, weak auth, permissive security) that allow apps to run insecurely in production. Use when auditing security, reviewing config management, or analyzing environment variable handling.

    Also in 3 projects that use this

  • allanninalSkill

    variant-analysis

    Find similar vulnerabilities and bugs across codebases using pattern-based analysis. Use when hunting bug variants, building CodeQL/Semgrep queries, analyzing security vulnerabilities, or performing systematic code audits after finding an initial issue.

    Also in 3 projects that use this

  • shmehroSkill

    ux-audit

    Perform a heuristic UX audit on a UI screen, flow, or component description

    Also in 3 projects that use this

  • sunnyclinches44Skill

    explain

    Explains code using real-world analogies and ASCII diagrams

    Also in 5 projects that use this

  • photon-groveSkill

    unslop

    Detects and rewrites generic, overly polished, or AI-sounding prose while preserving meaning. Use when the user asks to "unslop", humanize, de-AI, tighten, or review whether writing sounds generated.

    Also in 4 projects that use this

  • SentrySkill

    commit

    Create commit messages following Sentry conventions. Use when committing code changes, writing commit messages, or formatting git history. Follows conventional commits with Sentry-specific issue references.

    Also in 6 projects that use this

The file

Files
SKILL.md

Second Opinion

Sottoponi i problemi trovati dall'audit di sicurezza a modelli AI di altri provider, come revisori esterni. Questa fase è consultiva: NON sostituisce l'audit, NON modifica il gate di deploy, e si esegue SOLO se l'utente l'ha chiesta esplicitamente in questa conversazione. Se sei arrivato qui senza una richiesta esplicita dell'utente, fermati e chiedi conferma.

1. Prerequisiti

  1. Serve un report esistente: leggi .vibe-shield/report.md. Se manca o è vecchio, proponi prima la skill security-audit.
  2. Rileva i revisori disponibili sul computer:
    • command -v gemini (Gemini CLI di Google, cloud)
    • command -v codex (Codex CLI di OpenAI, cloud)
    • command -v ollama (modelli open source in locale; con ollama list vedi quelli installati)
  3. Se non c'è nessun CLI disponibile, spiega all'utente cosa può installare e fermati.

2. Consenso privacy (obbligatorio per i provider cloud)

Prima di usare Gemini o Codex, avvisa l'utente in una frase: "Questo invierà estratti del tuo codice anche ai server di Google/OpenAI, oltre che ad Anthropic. Confermi?" Attendi la conferma. Per Ollama l'avviso non serve: gira in locale, il codice non esce dal computer. Se l'utente ha già dato il consenso esplicito in questa stessa conversazione, non richiederlo.

3. Interroga i revisori

Per ogni finding CRITICO e ALTO del report (estendi ai MEDI o a tutti se $ARGUMENTS lo chiede):

  1. Prepara un prompt autonomo e minimale: descrizione del finding, l'estratto di codice rilevante (solo le righe necessarie più un po' di contesto), lo stack del progetto, e la domanda: "Questo è un problema di sicurezza reale e sfruttabile? Rispondi: CONFERMATO, SMENTITO o INCERTO, con motivazione in 2-3 frasi."
  2. Mai includere segreti nei prompt: maschera qualsiasi chiave o password presente negli estratti.
  3. Mai interpolare l'estratto di codice direttamente in una stringa di comando shell tra virgolette: il codice sotto audit non è fidato e può contenere caratteri speciali ($(...), backtick, virgolette) che la shell eseguirebbe prima di lanciare il CLI. Scrivi invece il prompt in un file temporaneo e passalo in modo sicuro:
    • Gemini: gemini -p "$(cat "$PROMPT_FILE")" non va bene per lo stesso motivo; usa cat "$PROMPT_FILE" | gemini se il CLI supporta stdin, altrimenti verifica con gemini --help l'opzione per leggere il prompt da file (es. --file).
    • Codex: codex exec < "$PROMPT_FILE" (stdin) o l'equivalente opzione da file indicata da codex exec --help.
    • Ollama: ollama run <modello-installato> < "$PROMPT_FILE" (stdin). In tutti i casi verifica prima con --help l'opzione realmente supportata dal CLI installato; se nessuna opzione sicura è disponibile, salta quel revisore e annotalo.
  4. Metti un timeout ragionevole ai comandi e non bloccarti su un CLI che non risponde: salta e annota.

4. Confronta e riporta

  1. Per ogni finding costruisci il quadro: verdetto di Vibe Shield (dal finding-verifier) più i verdetti dei revisori esterni.
  2. Interpreta con criterio: i revisori esterni vedono solo estratti, non l'intero progetto, quindi i loro SMENTITO valgono come segnale da approfondire, non come assoluzione automatica. In caso di disaccordo, rileggi tu il codice e decidi motivando.
  3. Aggiungi al report .vibe-shield/report.md una sezione "Secondo parere esterno" con: data, revisori usati, tabella dei verdetti a confronto e le tue conclusioni sui disaccordi.
  4. Riassumi all'utente in italiano semplice: su cosa tutti concordano (massima fiducia), dove c'è disaccordo e cosa ne concludi. Ricorda in chiusura che il gate di deploy resta quello dell'audit Vibe Shield: questa fase serve solo ad aumentare la fiducia nel risultato.

Regole

  • Solo su richiesta esplicita dell'utente, mai in automatico.
  • Consenso privacy prima di ogni invio a provider cloud.
  • Mai segreti nei prompt verso l'esterno, nemmeno mascherabili a valle: maschera PRIMA di inviare.
  • Il gate di deploy non cambia in base ai pareri esterni: fa fede l'audit di Vibe Shield.

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Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.