Testing, quality and security Checked against documentation Advanced
security-threat-model
openai/skills
Cartographier les menaces d'une application
The skill descriptions are in French for now. The interface is in English; the pages will be translated later.
This description is still being proofread: the technical information is checked, the wording has not yet been validated by a human.
What it does
Aide l'agent à dresser le modèle de menaces d'un projet : ce qu'il faut protéger, d'où viendrait une attaque, par quels chemins et avec quelles parades, résumé dans un document Markdown.
Who it is for
Pour toi qui veux comprendre les risques de ton application avant de la mettre devant du public.
Example requests
- « Fais le modèle de menaces de mon dépôt. »
- « Quels chemins d'attaque existent sur mon API de paiement ? »
- « Liste les données sensibles de mon appli et comment elles sont protégées. »
Limits
- Il ne se déclenche que si tu demandes explicitement un modèle de menaces, pas pour une simple revue de code.
- L'analyse repose sur ce que l'agent lit dans ton dépôt ; ce qui n'y figure pas est laissé en hypothèse.
- Il complète la commande native /security-review sans la remplacer.
- Le résultat est une aide à la réflexion, pas un audit professionnel.
Install this skill
Prerequisites : Aucun
Copy the command, paste it into your terminal (Mac) or PowerShell (Windows), then confirm yourself when the program asks.
Command (latest published version)
npx skills add https://github.com/openai/skills --skill security-threat-model -a claude-codeThe npx command needs Node.js 22.20 or later. Windows : si la création de liens échoue : ajouter --copy (non testé).
Command pinned to the checked version
Command pinned to the checked version
npx skills add openai/skills@49f948faa9258a0c61caceaf225e179651397431 --skill security-threat-model -a claude-codeCommand checked against the documentation, not yet tried by Neurylio.
Before installing. Read the SKILL.md file on GitHub, check where the skill comes from and what it can do. The lessons of module 7 explain how: