VibeShift
VibeShift es un agente de seguridad inteligente que se integra con los asistentes de codificación de IA para analizar, identificar y solucionar automáticamente las vulnerabilidades de seguridad en el código generado por la IA antes de que llegue a la producción.
https://github.com/GroundNG/VibeShift?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:20/05/2025
¿Qué es VibeShift?
VibeShift sirve como un ingeniero de seguridad automatizado diseñado para funcionar a la perfección con asistentes de codificación de IA populares como Cursor, GitHub Copilot y Claude Code. Aborda una brecha crítica en el desarrollo asistido por IA al proporcionar un análisis de seguridad en tiempo real del código generado por la IA. La plataforma aprovecha el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para crear una interacción fluida dentro de los entornos de codificación de IA existentes, asegurando que la seguridad del código se mantenga sin interrumpir el flujo de trabajo de desarrollo.
Características Principales de VibeShift
VibeShift es un agente de seguridad inteligente que se integra con asistentes de codificación de IA como GitHub Copilot y Claude Code para proporcionar un análisis de seguridad automatizado del código generado por IA. Realiza análisis de vulnerabilidades en tiempo real, identifica problemas de seguridad y facilita la remediación impulsada por IA antes de que el código inseguro llegue a la base de código, creando un ciclo de retroalimentación de seguridad perfecto en el flujo de trabajo de desarrollo.
Análisis de seguridad automatizado: Escanea automáticamente el código generado por IA utilizando herramientas de análisis estático y dinámico para detectar vulnerabilidades como XSS, inyección SQL y configuraciones inseguras
Grabación de pruebas asistida por IA: Genera scripts de prueba basados en Playwright a partir de descripciones en lenguaje natural y proporciona capacidades de autorreparación para las pruebas existentes
Ciclo de retroalimentación de seguridad: Crea un ciclo de retroalimentación inmediato entre los desarrolladores y los asistentes de IA al proporcionar informes detallados de vulnerabilidades y correcciones sugeridas
Pruebas de regresión visual: Combina la coincidencia de píxeles tradicional con el enfoque vision LLM para detectar problemas de UI y regresiones visuales
Casos de Uso de VibeShift
Equipos de desarrollo asistidos por IA: Los equipos de desarrollo que utilizan asistentes de codificación de IA pueden asegurarse de que su código generado automáticamente cumpla con los estándares de seguridad sin revisión manual
Cumplimiento de seguridad: Las organizaciones pueden mantener el cumplimiento de la seguridad detectando automáticamente las vulnerabilidades antes de que lleguen a los entornos de producción
Automatización de control de calidad: Los equipos de control de calidad pueden automatizar los procesos de prueba utilizando comandos de lenguaje natural y mantener conjuntos de pruebas confiables con capacidades de autorreparación
Ventajas
Integración perfecta con asistentes de codificación de IA populares
El análisis de seguridad automatizado ahorra tiempo y reduce el error humano
Las capacidades de prueba de autorreparación reducen los gastos generales de mantenimiento
Desventajas
Requiere Python 3.10+ y pasos de configuración adicionales
Depende del acceso a la API LLM externa, que puede tener costos asociados
Cómo Usar VibeShift
Instalar los requisitos previos: Asegúrese de tener Python 3.10+, acceso a un LLM (se recomienda Gemini 2.0), MCP instalado a través de \'pip install mcp[cli]\', y los navegadores Playwright instalados a través de \'patchright install\'
Clonar y configurar el repositorio: Clone el repositorio de VibeShift con \'git clone https://github.com/GroundNG/VibeShift\', cree y active un entorno virtual de Python, luego instale las dependencias con \'pip install -r requirements.txt\'
Configurar el entorno: Cambie el nombre de .env.example a .env y añada su clave de API LLM estableciendo LLM_API_KEY=\'YOUR_LLM_API_KEY\' en el archivo .env
Configurar el servidor MCP: Añada la configuración de VibeShift a su archivo de configuración MCP con los detalles del servidor apuntando a la ruta del repositorio clonado y mcp_server.py
Empezar a usar con el asistente de IA: Mantenga el servidor MCP en funcionamiento y utilice su asistente de codificación de IA (como Cursor, GitHub Copilot, etc.) para interactuar con VibeShift a través de comandos en lenguaje natural
Ejecutar análisis de seguridad: Utilice comandos como \'VibeShift, analiza esta función en busca de vulnerabilidades de seguridad\' para escanear automáticamente el código en busca de problemas de seguridad
Grabar pruebas: Dé comandos en lenguaje natural para grabar flujos de prueba, como \'Grabar una prueba: ir a [URL], escribir [entrada], hacer clic en [botón]\', etc. Las pruebas se guardarán como archivos JSON
Ejecutar pruebas: Ejecute las pruebas grabadas especificando la ruta del archivo de prueba, por ejemplo, \'Ejecutar la prueba de regresión output/test_name.json\'
Revisar los resultados: Compruebe los informes de seguridad, las grabaciones de las pruebas y los resultados de la ejecución en el directorio de salida. Los hallazgos de seguridad se devolverán al asistente de IA con detalles de la vulnerabilidad y correcciones sugeridas
Preguntas Frecuentes de VibeShift
VibeShift es un agente de seguridad inteligente diseñado para integrarse con asistentes de codificación de IA (como Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, etc.). Actúa como un ingeniero de seguridad automatizado que analiza el código generado por IA en busca de vulnerabilidades y ayuda con la remediación antes de que el código inseguro llegue a la base de código.
Video de VibeShift
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Gait es una herramienta de colaboración que integra la generación de código asistido por IA con el control de versiones, permitiendo a los equipos rastrear, entender y compartir el contexto del código generado por IA de manera eficiente.
invoices.dev
invoices.dev es una plataforma de facturación automatizada que genera facturas directamente de los commits de Git de los desarrolladores, con capacidades de integración para GitHub, Slack, Linear y servicios de Google.
EasyRFP
EasyRFP es un kit de herramientas de computación en el borde impulsado por IA que agiliza las respuestas a RFP (Solicitud de Propuesta) y permite el fenotipado de campo en tiempo real a través de tecnología de aprendizaje profundo.
Cart.ai
Cart.ai es una plataforma de servicios impulsada por IA que proporciona soluciones integrales de automatización empresarial, incluyendo codificación, gestión de relaciones con clientes, edición de video, configuración de comercio electrónico y desarrollo de IA personalizada con soporte 24/7.
Herramientas de IA populares como VibeShift
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat es un asistente de codificación impulsado por IA que proporciona interacciones en lenguaje natural, sugerencias de código en tiempo real y soporte contextual directamente dentro de los IDEs compatibles y GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode es una Extensión del Editor de Código de Xcode que integra GitHub Copilot, Codeium y ChatGPT para proporcionar sugerencias de código impulsadas por IA, asistencia de chat y funcionalidad de prompt-a-código dentro de Xcode.
BrowserAI
BrowserAI es una biblioteca de código abierto que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales directamente en navegadores web con aceleración WebGPU, ofreciendo capacidades de IA centradas en la privacidad sin necesidad de infraestructura de servidor.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI es un agente de codificación ligero de código abierto que se ejecuta en su terminal, lo que permite a los desarrolladores traducir el lenguaje natural en la ejecución de código al tiempo que proporciona un razonamiento a nivel de ChatGPT con la capacidad de ejecutar código, manipular archivos e iterar bajo control de versiones.