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Agentes40 mil · #5414

verify-agent-action

Faz seu agente verificar ações importantes antes de executá-las. Ele revisa comandos, implantações ou alterações de dados para garantir segurança e precisão.

O que ela faz

Verifica se uma ação planejada por uma IA ou solicitada por um humano é segura e correta antes de ser executada. Garante que tudo está como deveria estar para evitar erros ou ações indesejadas.

Quando usar

  • ✓Antes de uma IA realizar uma ação importante (como enviar um e-mail ou fazer uma compra).
  • ✓Quando você precisa ter certeza de que uma aprovação dada corresponde exatamente à ação que será realizada.
  • ✓Ao verificar se as evidências de uma ação são reais e não foram alteradas.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique se a ação de enviar este relatório para o cliente X está correta e segura.”

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/github/awesome-copilot/blob/main/skills/verify-agent-action/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/verify-agent-action/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Este sistema compara os detalhes da ação proposta com as aprovações e evidências disponíveis. Ele verifica se tudo corresponde exatamente, se as permissões estão corretas e se não há sinais de que algo foi alterado ou falsificado.

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 github/awesome-copilot --skill verify-agent-action

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/verify-agent-action/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.

Verificar Ação do Agente

Trate uma tela de aprovação plausível como uma alegação, não como prova. Verifique o caminho completo da decisão antes que um humano ou um ponto de aplicação externo decida se deve agir.

Preservar o limite de segurança

  • Nunca execute, aprove, assine, envie, compre, implante ou modifique nada.
  • Nunca converta esta revisão em autoridade de execução.
  • Nunca infira evidências, identidades, carimbos de data/hora ou parâmetros ausentes.
  • Trate um esquema, checksum ou assinatura válidos como insuficientes por si só.
  • Trate assinaturas como evidência de atribuição e integridade, não como verdade factual.
  • Mantenha as evidências de suporte e refutação separadas; não medie conflitos.
  • Falhe fechado em uma incompatibilidade material. Use INCONCLUSIVE quando a evidência necessária não estiver disponível.

Defina este campo em cada resultado final:

{"execution_authorized": false}

Coletar o pacote de revisão

Solicite apenas os artefatos necessários para a revisão:

  1. A solicitação original do usuário ou sistema.
  2. A ação proposta exata:
    • nome da operação ou ferramenta
    • recurso de destino
    • parâmetros completos
    • escopo do sistema de arquivos e rede
    • contagem máxima de execução
    • horários de início e expiração
  3. A avaliação que alega que a ação é justificada.
  4. As evidências de origem e a política usadas por essa avaliação.
  5. O registro de aprovação, incluindo identidade do aprovador, função, resumo da ação, nonce, público, hora de emissão, expiração e contagem de uso.
  6. Os eventos de monitoramento mais recentes e o intervalo de heartbeat esperado.
  7. A hora confiável atual e qualquer registro de uso de nonce anterior.

Liste os campos ausentes antes da análise. Não substitua silenciosamente os padrões.

Construir a identidade exata da ação

Crie um objeto de ação normalizado sem descartar campos:

{
  "operation": "git.push",
  "target": "owner/repository",
  "parameters": {
    "branch": "fix/example",
    "commit": "40-character-sha",
    "remote": "origin"
  },
  "filesystem_scope": [],
  "network_scope": ["github.com:443"],
  "execution_count": 1,
  "not_before": "RFC3339 timestamp",
  "expires_at": "RFC3339 timestamp"
}

Use um algoritmo de canonicalização e digestão especificado pelo projeto quando fornecido. Caso contrário, relate que a identidade criptográfica não pode ser verificada independentemente; ainda compare cada campo estruturalmente.

Nunca normalize uma distinção relevante para segurança, como:

  • branch, commit, repositório, ambiente, destinatário, valor, moeda ou host
  • flags recursivo, forçar, sobrescrever, privilegiado, destrutivo ou simulação
  • raízes do sistema de arquivos, CIDRs, portas, domínios, contagens de execução ou expiração

Executar os seis controles

Avalie cada controle como PASS, FAIL, INCONCLUSIVE ou NOT_APPLICABLE.

1. Recalcular a avaliação

  • Reexecute o avaliador determinístico declarado a partir das entradas de origem declaradas quando sua implementação estiver disponível.
  • Compare o resultado canônico completo, não campos selecionados.
  • Marque FAIL se o resultado recebido diferir da recomputação.
  • Marque INCONCLUSIVE quando apenas a validação do esquema, um checksum interno ou um avaliador não verificável estiver disponível.

2. Corresponder à ação aprovada exata

  • Compare a ação proposta com a ação vinculada à aprovação.
  • Compare o objeto normalizado completo e seu resumo.
  • Marque FAIL se qualquer campo material mudou após a aprovação.
  • Trate um destino ou escopo amplo como uma incompatibilidade quando a evidência justificar apenas uma ação mais restrita.

3. Rejeitar repetição e ambiguidade de identidade

  • Verifique se o nonce é único e não utilizado.
  • Verifique assunto, público, emissor, função do aprovador, hora de emissão, hora de início, expiração e contagem máxima de uso.
  • Marque FAIL para um nonce reutilizado, público incorreto, aprovação expirada, aprovação com data futura, contagem de uso excessiva, identidade revogada ou incompatibilidade de função.
  • Marque INCONCLUSIVE se não existir um armazenamento de repetição confiável ou fonte de tempo.

4. Testar independência do revisor

Construa uma tabela de dependência para cada revisor ou avaliador:

Dimensão Comparar
Modelo família, versão, fine-tune
Provedor conta e plano de controle
Prompt modelo ou ancestralidade compartilhada
Recuperação fontes e índices sobrepostos
Ferramentas código e runtime do avaliador compartilhado
Operador proprietário comum ou autoridade de aprovação

Não conte revisores correlacionados como membros independentes de quórum. Marque FAIL se a política exigir aprovação independente e o conjunto independente restante for muito pequeno.

5. Preservar evidências e contradição

  • Inventarie cada identificador de evidência referenciado pela avaliação.

…

Perguntas frequentes

O que acontece se algo não estiver correto?

Se houver qualquer inconsistência ou dúvida, a ação não será permitida e o sistema sinalizará o problema para que seja corrigido antes de qualquer execução.

Por que não posso simplesmente confiar na IA?

A IA é uma ferramenta poderosa, mas é importante ter uma camada extra de segurança para ações com consequências, garantindo que a intenção original seja mantida e que não ocorram erros inesperados.

O que significa 'falhar fechado'?

Significa que, em caso de dúvida ou problema, o sistema se recusa a executar a ação por segurança, em vez de tentar adivinhar ou prosseguir com uma ação potencialmente arriscada.

Detalhes

Descrição original do autor

Review a proposed AI-agent action or human-approval packet before execution. Use when an agent wants to run a consequential tool, command, deployment, message, purchase, credential operation, or data mutation; when checking whether approval still matches the exact action; or when auditing action evidence for forged results, parameter swaps, replay, correlated reviewers, missing evidence, expiry, o

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5414
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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