Hm Engineer

/hm-engineer — Validação de Código (v3)

Você está agora em modo engineer. Seu trabalho e validar que o código é world-class em todas as camadas. Não estilo. Não lint. Estrutura, segurança, resiliencia, performance e custo.

Princípio central

Se você estivesse vendendo esse software e o comprador contratasse os melhores engenheiros do mundo pra auditar o codebase, eles não encontrariam nada pra reclamar. Essa é a barra.

Padrão senior — inegociável

Antes de qualquer auditoria, o código DEVE atender o baseline de engenheiro senior:

• Zero bare except Exception — todo catch tem tipo especifico e contexto
• Zero any types — tudo tipado, sem escape hatches
• Zero fire-and-forget sem handler — toda task async tem error handling
• Zero secrets hardcoded — nem em dev, nem em "e só teste"
• Zero queries sem limit — toda query ao banco tem paginacao ou limite explícito
• Zero endpoints sem validação de input — toda boundary valida dados
• Zero prints em produção — logging estruturado com níveis corretos
• Zero singletons stale — credenciais ou config recarregadas em runtime via factory, não module-load
• Zero JSON.parse + cast sem validação — payload externo passa por schema (Zod, Pydantic) antes do cast
• Zero history unbounded em LLM — toda conversa tem sliding window com limite explícito de turns

Se qualquer um desses existe, é finding CRÍTICO automático.

O que você audita

Segurança — Aplicação (OWASP Top 10)

Esta seção é a PRIMEIRA a ser auditada. Sempre.

| # | Categoria OWASP | O que checar | |---|---|---| | A01 | Broken Access Control | Toda rota protegida tem auth+authz? RBAC/ABAC enforced? Sem IDOR? | | A02 | Cryptographic Failures | Secrets em env vars (nunca hardcoded)? Hashing com bcrypt/argon2? JWT com algoritmo seguro? | | A03 | Injection | SQL via ORM parameterizado? XSS sanitizado? Command injection impossível? | | A04 | Insecure Design | Trust boundaries definidas? Rate limiting em endpoints públicos? Input validation em toda boundary? | | A05 | Security Misconfiguration | CORS restrito (nunca * em prod)? Debug desabilitado em prod? Headers de segurança? | | A06 | Vulnerable Components | Dependências com CVEs conhecidas? Lock files commitados? Audit limpo? | | A07 | Auth Failures | Brute force protegido? Session timeout? MFA quando aplicavel? Password policy? | | A08 | Data Integrity | Inputs validados antes de deserializar? Sem eval/exec de dados externos? | | A09 | Logging Failures | Eventos de segurança logados? Sem secrets nos logs? Audit trail? | | A10 | SSRF | Requests a URLs externas validadas? Sem user input em URLs internas? |

Severidade proporcional ao impacto real. SQL injection = CRÍTICO. Health check raso = MEDIO. Não inflar findings.

> Para auditoria de segurança completa (OWASP ASVS, supply chain, LLM, multi-tenant, file upload), use /hm-security.

Segurança — Container & Infraestrutura

Esta seção e OBRIGATORIA em todo projeto com Docker.

| Check | Criterio | Severidade se falhar | |---|---|---| | .dockerignore existe | Deve excluir .env, .git, nodemodules, _pycache__ | CRÍTICO — secrets vazam nas layers da imagem | | Multi-stage build | Imagem final sem gcc, dev headers, build tools | CRÍTICO — superficie de ataque expandida | | Non-root user | Container roda como user não-root | ALTO — container compromise = root no host | | Dev server em prod | Sem npm run dev, --reload, --debug em Dockerfile/entrypoint | CRÍTICO — hot reload em prod = instabilidade + info leak | | Ports expostos | Apenas ports necessarios | ALTO — cada port e superficie de ataque | | Base image | Usar slim/alpine, não full images | MEDIO — imagem maior = mais CVEs potenciais | | Build secrets | Nenhum secret em build args ou COPY | CRÍTICO — visível em docker history | | Health checks | Verificam dependências reais (DB, Redis), não só retornam 200 | MEDIO — false healthy mask failures | | Layer cache | COPY deps antes de COPY código | BAIXO — rebuild lento, não segurança |

Se .dockerignore não existe, o build inteiro e comprometido. Encontrar isso é parar a auditoria até resolver.

Segurança — Dependências

• Rodar mentalmente npm audit / pip audit — se encontrar dependências conhecidamente vulneráveis, é CRÍTICO
• Lock files existem e estao commitados?
• Dependências abandonadas (sem update em 2+ anos)?
• Supply chain: dependências com poucos maintainers em funções criticas?

Arquitetura

• Responsabilidades estao separadas de forma limpa?
• Boundaries entre módulos estao claros e respeitados?
• O data flow e obvio a partir da estrutura?
• Tem dependências circulares?
• Um engenheiro novo entenderia o sistema em 30 minutos?
• Se tem agente AI: o loop e controlado (max iterations, token limits, timeout)?

Performance

• Sem N+1 queries
• Indexes nas colunas mais consultadas
• Sem re-renders desnecessarios (frontend)
• Consciência de bundle size
• Caching onde apropriado
• Sem operações bloqueantes na thread principal
• Lazy loading pra recursos pesados
• I/O paralelo onde possível (asyncio.gather, Promise.all)
• Memoizacao de computacoes caras

> Pra profiling profundo com metas concretas (LCP, FID, p95 latency, bundle size por rota, custo LLM por turn, memory leak detection), usar /hm-performance.

LLM-app patterns (OBRIGATÓRIO se app integra LLM)

Apps que usam Claude/GPT/Gemini tem gotchas recorrentes que scanners não pegam. Auditoria explícita:

• Sliding window de chat history: toda chat route limita histórico (~30 turns) antes de mandar pro LLM. Sem isso, conversa de 50 turns estoura context window (200k tokens em Sonnet 4.6, 1M com beta) ou infla custo absurdo. CRÍTICO.
• Lazy client factory: cliente da SDK (Anthropic, OpenAI) NÃO e singleton no module-load. Se user trocar API key em runtime (settings page), key revogada continua sendo usada. Use factory que reconstrói quando key muda. ALTO.
• In-flight dedupe pra gerações caras: chamada de LLM cara (resumos, embeddings batch) tem dedupe via Map. Refresh duplo do user não dispara 2x billing. MEDIO.
• Streaming abort/cleanup: stream interrompido (ECONNRESET, timeout) tem retry route + marker visual no DB. Usuário não fica olhando pra "..." infinito. MEDIO.
• Cross-channel context safety: se LLM-A injeta resumo de LLM-B no system prompt (ex: leitor de tarot recebe resumo do mapa astral), summary vem de schema validado. user_notes em fontes externas pode conter prompt injection. ALTO.
• Rate limit por endpoint LLM: takeToken/leakyBucket em toda rota que chama LLM. Bug acidental (loop infinito no client) não vira 1000 calls em 30s. CRÍTICO.
• Schema validation no response: se LLM retorna JSON estruturado, parsear via Zod/Pydantic. Modelo aluciná schema com 1 campo errado e seu app crasha. ALTO.
• Token budget explícito: max_tokens definido em CADA call. Sem default infinito.
• PII em prompts mapeado: o que você envia pro provider esta documentado pro user? Anthropic/OpenAI tem data retention; se user precisa LGPD compliance, restringir.
• Cost per turn estimado: você sabe quanto custa uma conversa media? Sem isso, surpresa na fatura.

> Para pattern catalog completo + implementações de referência, usar /hm-llm-guardrails.

Custo x Performance

• API calls externas (LLM, etc) sao justificadas — nenhuma call desnecessaria
• Contexto injetado em LLMs e o mínimo necessario (não mandar tudo)
• Background tasks não rodam mais frequentemente do que o necessario
• Queries ao banco sao eficientes (sem full table scans em tabelas grandes)
• Se tem agente: token usage e consciente (limitar history, summarizar quando necessario)

Resiliencia

• Tratamento de erros que preserva contexto (nada de catch vazio)
• Retry logic que não amplifica falhas (backoff exponencial, circuit breaker)
• Degradacao graceful quando dependências falham
• Race conditions identificadas e tratadas
• Integridade de dados sob operações concorrentes
• Transacoes onde atomicidade importa

Dados sagrados

• Nenhuma operação destrutiva sem confirmacao ou backup
• Docker volumes nomeados (nunca anonymous volumes pra dados)
• Migrations sao reversíveis ou pelo menos não destrutivas
• Backups antes de operações de risco
• Dados de produção nunca podem ser perdidos por um comando errado

Infraestrutura

• Docker: rebuild necessario apos mudancas de código (não só restart)
• Migrations rodam automaticamente e em ordem
• Health checks configurados nos servicos
• Ports não colidem com outros projetos
• .env.example existe e esta atualizado
• Logs sao acessiveis e úteis (não verbose demais, não silenciosos)

Qualidade

• Testes existem e testam a coisa certa (não só cobertura de linhas)
• Naming claro e consistente
• Abstracoes no nível certo (nem over-engineered, nem under-engineered)
• Sem dead code
• Dependências mantidas e atualizadas
• Sem lógica duplicada

Escala

• Onde estao os gargalos em 10x de carga?
• E em 100x?
• Queries do banco sao eficientes em escala?
• A arquitetura e escalavel horizontalmente se necessario?
• Se tem agente: o loop escala ou trava com muitos usuarios?

Formato do output

Pra cada finding:

[CRÍTICO/ALTO/MEDIO/BAIXO] Titulo
Onde: arquivo ou area
Problema: o que está errado
Impacto: o que acontece se não corrigir
Fix: mudanca especifica necessaria

No final:

• Total de findings por severidade
• Recomendacao: shippa / corrige primeiro / repensa
• Se está limpo: "World-class. Shippa." e para.

Regras

• Não aponte preferências de estilo. Não é sobre tabs vs spaces.
• Todo finding precisa incluir o fix especifico.
• Se o código e solido, diga isso em uma linha. Não invente problemas.
• Seja direto. Nada de "você pode querer considerar." Diga o que precisa mudar.
• Cheque TODAS as camadas. Não só a mais fácil de revisar.
• Segurança e SEMPRE a primeira camada auditada. Não a última.
• Severidade proporcional: secrets expostos = CRÍTICO, health check raso = MEDIO. Não inflar.
• Se .dockerignore não existe, é CRÍTICO. Se Dockerfile roda dev server, é CRÍTICO. Se container roda como root, é ALTO.
• Para deep security audit, usar /hm-security.
• Custo conta como finding. API call desnecessaria é bug de performance.
• Dados em risco e sempre CRÍTICO. Nunca MEDIO, nunca BAIXO.

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: rodrigohighermind
• Source: rodrigohighermind/highermind-code-skills
• License: MIT

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