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.
45 other projects use a version of this.
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Most recently taken up by
- arcasilesgroup/ai-engineeringtheir own version, first seen Nov 8, 2026
- storybookjs/storybooktheir own version, first seen Nov 8, 2026
- Wasif-ZA/metatroopertheir own version, first seen Nov 8, 2026
- vadimchernets/after-chattheir own version, first seen Nov 8, 2026
- pahlevikun/levistacktheir own version, first seen Nov 1, 2026
- luisgui1757/helixtheir own version, first seen Nov 1, 2026
Used with
Projects with it also use insecure-defaults, variant-analysis and 10 more.
Other files people use alongside this one.
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.
allanninalSkillinsecure-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
allanninalSkillvariant-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
shmehroSkillux-audit
Perform a heuristic UX audit on a UI screen, flow, or component description
Also in 3 projects that use this
sunnyclinches44Skillexplain
Explains code using real-world analogies and ASCII diagrams
Also in 5 projects that use this
photon-groveSkillunslop
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
SentrySkillcommit
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
Other versions45 projects use a version of this.
Word for word · 0
None found.
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Wrote their own version · 45
- storybookjs/storybook★ 91ksame name
- vanillagreencom/kendex★ 76same name
- arcasilesgroup/ai-engineering★ 65same name
- Amazon-Quick/Amazon-Quick-official-catalog★ 50same name
- manusco/resonance★ 38same name
- arsenyinfo/skills★ 29same name
- maroffo/claude-forge★ 17same name
- microsoft/amplifier-bundle-skills★ 12same name
- JairoTorregrosa/jaiskills★ 11same name
- flurdy/agent-skills★ 9same name
35 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository8 other files it gives its agents.
- fix-securitySkill
- incident-responseSkill
- post-deploy-checkSkill
- pre-deploySkill
- secrets-scanSkill
- security-auditSkill
- security-helpSkill
- setup-securitySkill
The file
Files
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
- Serve un report esistente: leggi
.vibe-shield/report.md. Se manca o è vecchio, proponi prima la skillsecurity-audit. - 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; conollama listvedi quelli installati)
- 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):
- 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."
- Mai includere segreti nei prompt: maschera qualsiasi chiave o password presente negli estratti.
- 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 "$PROMPT_FILE")"non va bene per lo stesso motivo; usacat "$PROMPT_FILE" | geminise il CLI supporta stdin, altrimenti verifica congemini --helpl'opzione per leggere il prompt da file (es.--file). - Codex:
codex exec < "$PROMPT_FILE"(stdin) o l'equivalente opzione da file indicata dacodex exec --help. - Ollama:
ollama run <modello-installato> < "$PROMPT_FILE"(stdin). In tutti i casi verifica prima con--helpl'opzione realmente supportata dal CLI installato; se nessuna opzione sicura è disponibile, salta quel revisore e annotalo.
- Gemini:
- Metti un timeout ragionevole ai comandi e non bloccarti su un CLI che non risponde: salta e annota.
4. Confronta e riporta
- Per ogni finding costruisci il quadro: verdetto di Vibe Shield (dal finding-verifier) più i verdetti dei revisori esterni.
- 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.
- Aggiungi al report
.vibe-shield/report.mduna sezione "Secondo parere esterno" con: data, revisori usati, tabella dei verdetti a confronto e le tue conclusioni sui disaccordi. - 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.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
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.

