Dependency Remediation (Grade A) logo

Dependency Remediation (Grade A)Sikkerhetstestet utviklingskompetanse for Claude AI. Karakter A. Trinnvis arbeidsflyt for å fikse npm/pnpm/yarn‑sårbarheter og gjennomgå Dependabot‑PR‑er med semver og CI‑sikkerhet.

(0)
Daniel NikulshynAnmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

Oversikt

Dependency Remediation er en trinn‑for‑trinn arbeidsflyt for å fikse npm-, pnpm- eller yarn-sårbarheter og gjennomgå Dependabot-PR-er med semver og CI-sikkerhet. Den brukes når sårbarheter blir identifisert fra npm audit, GitHub Dependabot, Snyk eller lignende verktøy. Arbeidsflyten krever en lockfile (package-lock.json, pnpm-lock.yaml eller yarn.lock) og CI som kjører install + tester. Prosessen innebærer å etablere et grunnlag for sårbarheter, automatisere ikke-brytende fikser, gjennomgå Dependabot-PR-er, håndtere store oppgraderinger og dokumentere gjenværende risikoer.

Nøkkelfunksjoner

  • Sårbarhetsvurdering
  • Automatiserte ikke‑brytende rettelser
  • Gjennomgang av Dependabot‑PR‑er
  • Håndtering av store oppgraderinger
  • Dokumentasjon av resterende risiko

Priser

Modell
Free
Kategori
Ferdigheter
Vurdering
Ingen anmeldelser

Brukstilfeller

Fikse npm‑sårbarheter

Bruke Dependency Remediation for å håndtere sårbarheter identifisert av npm audit.

Gjennomgå Dependabot‑PR‑er

Bruke Dependency Remediation for å gjennomgå og slå sammen Dependabot‑PR‑er på en sikker måte.

Fordeler og ulemper

Fordeler

  • Gjentakbar gjennomgangsprosess
  • CI‑sikkerhetsintegrasjon
  • Semver‑versjonering

Ulemper

  • Manuell gjennomgang kreves
  • Potensiell risiko for brytende endringer

Anmeldelser

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

Ingen anmeldelser ennå. Vær den første!

Spørsmål

Hvorfor du bør bruke dette?

Enkeltperson: 30%+ token-besparelse, stoppe gjentakelse av standarder, sikkerhetsvakt, øyeblikkelig oppsett. Team: Konsekvent AI-atferd, første-dags påmelding, kodifiserte mønster, kumulative kostnadsbesparelse. Organisasjoner: Alltid-på overholdelse, samme standarder over 1 000 prosjekter, sentral styring, målebar ROI.

Asked by Kalinda Reddy · Nov 12, 2025

Hva du kan tilpasse?

Prosjektidentitet (navn, beskrivelse, repo-URL). Teknisk stab (språk, rammeverk, verktøy). Stier (katalogstruktur for behandlere, tjenester, felles kode). Domene (forretningsenheter og livssyklusstater). Mønster (kode-mønster som behandlingsflyt, feilhåndtering). Testing (kvalitetsporter som dekningsterskler, test/lint/type-undersøkelseskommandoer). Database (konvensjoner som myke slettefelt, tidsstempel, navngivning). Pakker (interne pakkeomfang og registrerings-URLer). Konvensjoner (Git-arbeidsflyt, grenprefikser, commit-format, PR-maler).

Asked by Grace Okafor · Nov 4, 2025

Hva det registrerer?

Språk: tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, filendelser. Rammeverk: Avhengigheter i package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, osv.). Database: ORM-konfigurasjoner (prisma/, sequelize, typeorm), .sql-filer, migreringsmapper. Testing: jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. Infrastruktur: Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK-avhengigheter. CI/CD: .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile.

Asked by Anders Lindgren · Oct 15, 2025

Hva inneholder det?

Regler (47): Følge med programmering standarder på hver AI-interaksjon, alltid på. Agenter (62): Spesialiserte assistenter for komplekse oppgaver, på forespørsel via /agent-navn. Ferdigheter (50): Gnidde-ved-vedrettede arbeidsflyt med checklist, aktivert kontekstualt. Kommandoer (37): Lette, token- effektive hurtige handlinger, på forespørsel via /kommando. Hooks (12): Automatiserings skripter i AI-løkken, hendelsesdriven før/etter aksjoner. Mall (9): Scaffolding for håndterere, komponenter, tester osv, referert til ferdigheter og agenter.

Asked by Zain Malik · Sep 30, 2025

Hvordan fungerer det?

Layer 1 – Forbehandling: Hooks injiserer prosjekt kontekst og blokkerer farlige kommander før din spurte når det når AI-en. Layer 2 – Regelsystem: 47 alltid på-regler følger med innsats på token effektivitet, sikkerhet, arkitektur, kode standarder, database konvensjoner og testing grupperinger. Layer 3 – Spesialisert bearbeiding: Riktig komponent aktiverer – en agent, ferdighet eller kommando – basert på din spurte. Layer 4 – Efterbehandling: Hooks validere utgangen, auto-formatering, skanner for hemmeligheter og verifiser dekke.

Asked by Grzegorz Lewandowski · Sep 22, 2025

Still et spørsmål

Alternativer til Ferdigheter

Using Git Worktrees (Grade A) logo
Using Git Worktrees (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhets-testet data-ai-ferdighet for Claude AI. Grade A. Bruk når du starter arbeid med funktioner som trenger isolasjon fra det aktuelle arbeidsplassen eller før du utfører implementeringsplaner.

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhetstestet data‑AI-funksjon for Claude AI. Klasse A. GA4 BigQuery Export Schema Reference — komplett feltreferanse, nestede strukturer, spørringsmønstre og ytelsestips

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo
Meta Capi (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhets-testet data‑AI‑ferdighet for Claude AI. Grade A. Meta Conversions API (CAPI) Oppsettsreferanse – arkitektur, hendestype, kundedata‑hashing, deduplikasjon, implementeringseksempler, AEM

(0)
Free
Callees (Grade A) logo
Callees (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhets-testet utviklingsverktøy for Claude AI. Grade A. Lista hva en funksjon/metode kaller (direkte kallgraf)

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo
Test Module Name (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhetsprøvd data-ai ferdighet for Claude AI, vurdert å være av klassisk kvalitet, navngi Haskell-testmoduler etter den modulen under prøv etter vedleggelse av ett 'Spec' i samme navnerymmede. Bruk når du skriver eller overprøver en Haskell tesmodul.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo
Board Of Directors (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhetstesta data‑AI ferdighet for Claude AI. Grader A. Simuler et 5‑medlemmenes ekspertstyre‑debatt for store beslutninger. Bruk når du evaluerer planer, arkitekturvalg, funksjonsdesign eller enhver beslutning.

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo
Advpl Mvc Avancado (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhetstestet utviklingskompetanse for Claude AI. Grade A. Avansert MVC via PE (Entry Points) — legg til tilpassede rutenett på standard MVC-skjerm (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)

(0)
Free
D
Docs Writer (Grade A)Ferdigheter

Sikkerhetstestet devops-ferdighet for Claude AI. Grade A. **WORKFLOW SKILL** — Opprettholder nøyaktigheten og oppdaterthet av repository-dokumentasjon på tvers av dokumentsiden, agentfiler og endringslogg. NÅR: "update docs"

(0)
Free