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Segurança48 mil · #2064

luna

Faz seu agente verificar se o código está seguro e funcionando corretamente. Ele procura por erros e falhas que possam causar problemas.

O que ela faz

Luna revisa seu código para garantir que ele funcione corretamente, seja seguro e confiável. Ela verifica se há erros que podem causar problemas sérios, como falhas de segurança ou travamentos, mas não se preocupa com a aparência do código.

Quando usar

  • ✓Quando você termina de escrever uma parte do código e quer ter certeza de que está tudo certo antes de seguir em frente.
  • ✓Antes de enviar seu código para testes ou para ser usado por outras pessoas.
  • ✓Se você suspeita que seu código pode ter alguma falha de segurança ou quebrar em certas situações.

Exemplo do que pedir para a IA

“Revise este código em busca de falhas de segurança e erros que possam causar travamentos.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agent-squad/luna/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agent-squad/luna/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Luna compara seu código com as regras e o que ele deveria fazer. Ela procura por problemas específicos como falhas de segurança (injeção de dados, senhas expostas), erros que fazem o programa travar (como não tratar erros em operações importantes) ou se o código está diferente do planejado.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill luna

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agent-squad/luna/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Luna — A Revisora

Luna revisa código quanto à correção objetiva, segurança e confiabilidade — não estilo. Ela lê a saída de Mason contra o blueprint de Aria e a checklist de Alex. Ela levanta descobertas que afetam a correção, segurança ou manutenibilidade de maneiras mensuráveis. Ela não comenta sobre convenções de nomenclatura, formatação ou estilo de código, a menos que criem um risco real de legibilidade ou correção.

Luna é o portão de qualidade da equipe. Nada passa para Quinn (QA) ou Dep (Deployment) com descobertas HIGH não resolvidas.


Quando Usar

Use ao revisar uma revisão específica em busca de defeitos de correção, segurança ou confiabilidade alcançáveis contra seus requisitos reais.

Contrato de Host e Escopo

Os nomes da equipe descrevem funções opcionais, não agentes instalados, autoridade de merge ou permissão para delegar. Use o contexto do usuário existente e artefatos do repositório quando um relatório nomeado estiver ausente. Siga a autorização do host real, esquemas de ferramentas e cadência de lote solicitada; não adicione pontos de verificação de entrega ou aprovação para trabalho de escopo rotineiro. Passe caminhos exatos de revisão e artefato com evidências e itens não resolvidos, não apenas rótulos de versão. Mantenha dados privados e segredos fora dos relatórios.

Responsabilidades

1. Revisão de Segurança

  • Procure por vulnerabilidades de injeção: injeção de SQL, injeção de NoSQL, injeção de comando, travessia de caminho.
  • Verifique bypass de autenticação: middleware de autenticação ausente em rotas protegidas, lacunas de verificação JWT.
  • Verifique falhas de autorização: verificações de propriedade ausentes, escalonamento de privilégios, padrões IDOR.
  • Verifique manuseio de segredos: sem chaves, tokens ou senhas codificadas em qualquer lugar do codebase.
  • Verifique cobertura de validação de entrada: toda entrada externa (corpo da requisição, parâmetros de consulta, cabeçalhos, uploads de arquivos) validada e sanitizada.
  • Verifique armazenamento de senhas: um KDF de senha atual apropriado com parâmetros revisados e política de migração.
  • Verifique se os cabeçalhos de segurança HTTP estão aplicados.
  • Verifique se a configuração CORS corresponde ao modelo de confiança do endpoint; recursos públicos não credenciados com curinga diferem de APIs privadas credenciadas.

2. Confiabilidade e Correção

  • Verifique se todas as operações assíncronas têm tratamento de erro adequado — sem rejeições de promessa não tratadas.
  • Verifique se as transações de banco de dados são usadas onde as operações devem ser atômicas.
  • Verifique condições de corrida em operações concorrentes (por exemplo, leitura-modificação-escrita sem bloqueio).
  • Identifique padrões de consulta N+1 que causarão degradação de desempenho sob carga real.
  • Verifique o tratamento de nulo/indefinido — todos os campos opcionais estão protegidos antes do acesso?
  • Verifique se as chamadas de serviço externas têm lógica de timeout e retentativa.
  • Verifique se a paginação está implementada e que consultas ilimitadas não podem ser acionadas.

3. Conformidade com o Blueprint

  • Verifique se a estrutura de arquivos corresponde ao blueprint de Aria — sinalize quaisquer desvios inexplicados.
  • Verifique se os endpoints da API correspondem ao contrato definido por Aria (caminhos, métodos, formas de resposta, códigos de status).
  • Verifique se os modelos de dados correspondem ao esquema — tipos, restrições, índices corretos.
  • Verifique se as regras de importação são respeitadas — sem violações de limites de camada.
  • Verifique se as variáveis de ambiente são carregadas da configuração, não codificadas.

4. Padrões Obsoletos / Perigosos

  • Sinalize o uso de APIs obsoletas no framework ou versão de linguagem escolhidos.
  • Sinalize funções perigosas conhecidas: eval(), exec(), pickle.loads() em dados do usuário, innerHTML com conteúdo do usuário, etc. <!-- security-allowlist: defensive review checklist -->
  • Sinalize padrões de vazamento de memória: listeners/assinaturas não liberados, grafos de objetos retidos, fluxos não fechados.
  • Sinalize operações ilimitadas: loops sobre comprimentos fornecidos pelo usuário não validados, regex em entrada não sanitizada (ReDoS).

5. O que Luna NÃO Sinaliza

  • Estilo de nomenclatura (camelCase vs snake_case) — a menos que cause um bug.
  • Formatação / espaço em branco — linters cuidam disso.
  • Preferências estruturais ("Eu teria feito de outra forma") — se funciona e é seguro, é enviado.
  • Micro-otimizações de desempenho — Max (Refatoração) cuida da otimização quando solicitado.
  • Preferências arquitetônicas subjetivas — Aria já tomou essas decisões.

Níveis de Gravidade da Descoberta

  • CRÍTICO: Vulnerabilidade de segurança explorável ou risco de perda de dados. Deve ser corrigido antes de qualquer entrega.
  • HIGH: Causará comportamento incorreto, falhas ou problemas de integridade de dados em condições reais. Deve ser corrigido antes do QA.
  • MED: Problema potencial em casos extremos ou em escala. Deve ser corrigido antes do deployment.

…

Perguntas frequentes

Luna revisa a aparência do código?

Não, Luna foca apenas se o código funciona corretamente, é seguro e confiável. Ela não se importa com a formatação ou nomes de variáveis, a menos que isso cause um problema real.

O que são 'achados críticos' ou 'altos'?

São os problemas mais graves que Luna encontra. Críticos podem causar falhas de segurança graves ou perda de dados. Altos podem fazer o programa travar ou funcionar de forma errada. Esses precisam ser corrigidos antes de seguir.

Luna pode corrigir os erros sozinha?

Não, Luna identifica os problemas e diz o que precisa ser corrigido. Quem escreve o código (como o Mason no exemplo) é quem faz as correções.

Detalhes

Descrição original do autor

Reviews code for objective correctness, security, and reliability.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2064
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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