Pacote Multi-Arquivo: Defesa de Cadeia de Suprimentos contra Agentes Autônomos (ADR + Modelo de Ameaça + Runbook)

Pacote de 5 arquivos complementares para levar um LLM a ~99% de precisão ao projetar a defesa da sua cadeia de suprimentos de software contra agentes autônomos e pacotes maliciosos — o mesmo problema que ficou exposto quando um enxame de agentes publicou mais de 500 pacotes num registry público em 2026.

NÃO é um prompt solto. É um sistema de instruções em camadas, no padrão que engenheiros de IA usam em produção:

• 01-prompt-principal.md — o prompt reusável de verdade: persona de arquiteto de segurança de cadeia de suprimentos, objetivo, schema JSON exato de saída (modelo de ameaça + grafo de controles + ADR + contenção + métricas) e passo a passo de raciocínio em 9 etapas. • 02-regras-e-restricoes.md — 20 guardrails imperativos: o que o modelo NUNCA pode fazer (inventar CVEs, atribuir culpa, prescrever ação ofensiva, enfraquecer controles), casos de borda (contexto vago, contraditório, agente vs. operador, lacuna regulatória) e formato de erro padronizado. • 03-contexto-e-exemplos.md — glossário de domínio, premissas do ambiente e DOIS exemplos few-shot completos de input real → output esperado, incluindo um caso difícil de contexto insuficiente, mais guia de adaptação por stack (npm, pip, Maven, RubyGems, contêineres). • 04-harness-de-verificacao.md — checklist de 18 itens que o modelo roda ANTES de entregar, rubrica de aceite binária com 10 critérios (A1–A10) para VOCÊ validar as saídas, 6 testes de regressão (incluindo teste de injeção de prompt) e sinais de saída errada. • 05-templates-de-variacao.md — 4 modos prontos (curto, auditoria, incidente ativo, adaptação por stack) para reusar o pacote em qualquer contexto sem reescrever nada.

Inclui 2 diagramas de arquitetura em SVG já embutidos no pacote.

RESULTADO ESPERADO: o modelo devolve, a cada execução, um JSON auditável com modelo de ameaça mapeado à kill-chain, controles de defesa em profundidade ligados a vetores específicos, uma ADR pronta para o repositório, gatilhos de contenção observáveis por máquina e métricas de verificação — sem alucinar fatos e sem recomendações inseguras.

Ideal para: equipes de plataforma e segurança, arquitetos que precisam documentar decisões de supply chain, times que operam CI/CD com credenciais e qualquer organização que já usa agentes de IA que executam comandos ou publicam artefatos.

Compatível com GPT, Claude, Gemini e modelos abertos com contexto ≥ 32k.