VibeInspect.aiBlogAuth, RLS, segreti, webhook e superfici di attacco nel codice spedito in fretta.
Un prompt che rivede le modifiche prima del commit aiuta, ma non ti dice se hai segreti esposti nel repo generato con Cursor. Ecco cosa serve davvero.
Un tutorial mostra uno scanner DeFi che chiama API esterne senza mostrare come proteggere le chiavi. Ecco cosa rischia il tuo repository.
Un progetto di remediation autonoma mostra perché le azioni che modificano la produzione hanno bisogno di un gate. E il tuo repo Lovable?
Un layer AI può raccomandare rotte e retry, ma se la policy non filtra le destinazioni prima del modello, il tuo repo autorizza troppo. Ecco cosa verificare.
Un'interfaccia verde non prova che il codice sia sano. Se hai pubblicato con Lovable, il rischio nascosto è nelle policy RLS. Ecco perché serve un verdetto misurato.
Un agente AI ha firmato un contratto e sbloccato un pagamento senza supervisione umana. Se hai costruito qualcosa di simile con Bolt, chi controlla davvero i tuoi soldi?
Un agente vocale non viene "hackerato": esegue quello che gli hai permesso. Se hai costruito i tool con Cursor, il problema è di schema, non di prompt.
Un file modello di 65 byte manda in crash llama.cpp per una validazione incompleta. Se il tuo backend l'ha scritto Cursor, lo stesso errore vive nei tuoi upload.
Un campo salute nel form di onboarding basta a esporti a sanzioni. Se il tuo backend l'ha generato Lovable, ecco cosa controllare nel repository.
Portare l'AI on-premise protegge il codice dal cloud, ma i file di configurazione con endpoint e chiavi restano nel repository. Ecco cosa controllare.
Un segreto hardcoded trasforma una banale esposizione di codice in una breccia completa. Ecco cosa controllare nel tuo repository generato con Lovable.
Un modello stealth conserva ogni prompt che gli invii. Se hai incollato codice generato con Cursor, i tuoi segreti potrebbero essere già altrove.