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A Anthropic caça falhas no seu projeto open source, de graça

O OSS Scanner é um serviço da Anthropic: os modelos mais fortes dela varrem projetos open source atrás de falhas de segurança, de tempos em tempos, e mandam o que acharem por e-mail. A Anthropic paga o custo.

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01Pra que serve

02O que você precisa

03Passo a passo

  1. Faça um fork do repositório oficial de inscrição.
    https://github.com/anthropics/oss-scanner
  2. Crie a pasta do seu projeto: projects/<nome-do-projeto>.
  3. Dentro dela, crie o project.yaml a partir do modelo (templates/project.yaml). O mínimo é isto:
    repo: https://github.com/voce/seu-projeto
    primary_contact: seguranca@seudominio.com
    dockerfile: .oss-scanner/Dockerfile
  4. Escreva um Dockerfile que instala todas as dependências e compila o projeto. Ele pode ficar no seu repositório (recomendado) ou na mesma pasta do project.yaml. Tudo que os testes precisam tem que ser baixado nessa etapa: a análise roda sem internet.
  5. Opcional: um threat_model.md explicando o que é sensível no projeto. Ajuda o scanner a focar no que importa.
  6. Abra o pull request. Os relatórios chegam no primary_contact.

04Prompts pra fazer com o Claude Code

Preparar a inscriçãoRode dentro da pasta do seu projeto
Leia o README de https://github.com/anthropics/oss-scanner e prepare a inscrição deste repositório:
1. Um project.yaml com repo, primary_contact e dockerfile apontando pra .oss-scanner/Dockerfile.
2. Um .oss-scanner/Dockerfile que instala todas as dependências, compila o projeto e baixa tudo que os testes precisam (a análise roda sem internet).
3. Um rascunho de threat_model.md: o que um atacante iria querer aqui e quais partes recebem dados de fora.
Depois rode o build do Dockerfile e os testes dentro dele pra confirmar que funciona.
Entender um relatórioQuando chegar o primeiro e-mail
Recebi este relatório de segurança do OSS Scanner (abaixo). Explique em português, sem jargão: qual é a falha, quem conseguiria explorar e o que aconteceria. Depois reproduza a prova localmente, confirme se é real e proponha a correção com um teste que falha antes e passa depois.

[cole o relatório aqui]

05Antes de usar

Resumindo: um pull request com dois arquivos, e o seu projeto passa a ser auditado pelos modelos mais fortes da Anthropic, sem custo.

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