{"id":37691,"date":"2026-09-02T13:27:25","date_gmt":"2026-09-02T16:27:25","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=37691"},"modified":"2026-09-02T13:34:54","modified_gmt":"2026-09-02T16:34:54","slug":"quando-as-skills-de-ia-se-tornam-dependencias-da-cadeia-de-suprimentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/pt-br\/quando-as-skills-de-ia-se-tornam-dependencias-da-cadeia-de-suprimentos\/","title":{"rendered":"Quando as skills de IA se tornam depend\u00eancias da cadeia de suprimentos"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Nubank Editorial,<\/em> Lucas Palma<\/em><\/a> e<\/em> Paulo Martins<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

O desenvolvimento assistido por IA est\u00e1 mudando mais r\u00e1pido do que os modelos de seguran\u00e7a constru\u00eddos ao seu redor. A primeira onda foi relativamente simples: desenvolvedores usavam grandes modelos de linguagem para gerar c\u00f3digo, explicar fun\u00e7\u00f5es desconhecidas ou sugerir testes. Mas o fluxo de trabalho do desenvolvedor est\u00e1 se tornando mais combin\u00e1vel, j\u00e1 que modelos e agentes agora podem ser equipados com skills reutiliz\u00e1veis, plugins, servidores MCP, regras de agentes, manifestos de ferramentas, instru\u00e7\u00f5es de prompt e scripts de automa\u00e7\u00e3o local.<\/p>\n\n\n\n

Esses componentes podem n\u00e3o se parecer com pacotes de software tradicionais, mas podem influenciar o que um sistema de IA faz, quais ferramentas ele chama e como ele altera o ambiente de um desenvolvedor. Em outras palavras, a cadeia de suprimentos de software est\u00e1 se expandindo para al\u00e9m do c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

Essa mudan\u00e7a esteve no centro de um projeto liderado por Paulo Martins, Lead Security Engineer. A experi\u00eancia do time<\/strong> foi compartilhada por Lucas Palma, Product Security Manager no Nubank, na AI Engineer World\u2019s Fair em S\u00e3o Francisco<\/strong>. Em vez de focar apenas na seguran\u00e7a do c\u00f3digo gerado por IA, o time come\u00e7ou a fazer uma pergunta mais ampla: o que acontece quando as instru\u00e7\u00f5es e capacidades dadas \u00e0 IA se tornam elas pr\u00f3prias depend\u00eancias?<\/p>\n\n\n\n

A resposta levou a um sistema de seguran\u00e7a que revisou mais de 2.000 skills de IA antes que elas pudessem chegar aos desenvolvedores e a uma li\u00e7\u00e3o mais ampla sobre como os controles de seguran\u00e7a precisam evoluir \u00e0 medida que a IA passa a fazer parte do toolchain de desenvolvimento.<\/p>\n\n\n\n

Quando instru\u00e7\u00f5es come\u00e7am a se comportar como depend\u00eancias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uma skill de IA pode ser entendida como uma capacidade empacotada para um modelo ou agente. Ela pode reunir instru\u00e7\u00f5es, contexto, fluxos de trabalho e arquivos de apoio, e pode descrever quais ferramentas ou comandos devem ser usados ou como um sistema de IA deve interagir com outros sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Uma vez instalada ou disponibilizada para uma ferramenta de codifica\u00e7\u00e3o com IA, uma skill pode influenciar como desenvolvedores escrevem, revisam ou modificam c\u00f3digo. Isso torna as skills \u00fateis justamente porque s\u00e3o reutiliz\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

Um time pode capturar um fluxo de desenvolvimento \u00fatil uma \u00fanica vez e disponibiliz\u00e1-lo para muitos engenheiros. Em vez de explicar repetidamente como executar uma tarefa, a organiza\u00e7\u00e3o pode codificar esse conhecimento em algo que um assistente de IA consegue usar diretamente.<\/p>\n\n\n\n

Mas a reutiliza\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m muda a equa\u00e7\u00e3o de risco, j\u00e1 que uma instru\u00e7\u00e3o problem\u00e1tica escrita para um \u00fanico desenvolvedor tem alcance limitado. Uma skill problem\u00e1tica publicada em um marketplace interno pode se tornar descobr\u00edvel por diversos times e projetos, e o mesmo mecanismo de distribui\u00e7\u00e3o que faz boas pr\u00e1ticas se espalharem mais r\u00e1pido tamb\u00e9m pode amplificar erros.<\/p>\n\n\n\n

A exposi\u00e7\u00e3o cresce ainda mais quando se consideram skills de terceiros ou compartilhadas pela comunidade. Essa n\u00e3o \u00e9 apenas uma preocupa\u00e7\u00e3o te\u00f3rica\u2014j\u00e1 foram observados agentes maliciosos usando plugins e skills maliciosas em campanhas reais para injetar instru\u00e7\u00f5es e comprometer ambientes de desenvolvimento.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 por isso que o time passou a tratar skills de IA e componentes semelhantes como parte da cadeia de suprimentos de software. Eles podem parecer configura\u00e7\u00e3o ou documenta\u00e7\u00e3o, mas seu efeito operacional pode estar muito mais pr\u00f3ximo daquele de uma depend\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Velocidade e seguran\u00e7a precisam coexistir<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O desafio se torna especialmente vis\u00edvel em um ambiente regulado. O desenvolvimento assistido por IA pode dar aos engenheiros mais velocidade na codifica\u00e7\u00e3o, melhor contexto, menos trabalho repetitivo e fluxos reutiliz\u00e1veis. Ao mesmo tempo, o sistema ao redor ainda precisa proteger clientes e credenciais, preservar a auditabilidade, evitar mudan\u00e7as n\u00e3o intencionais em produ\u00e7\u00e3o e deixar clara a responsabilidade.<\/p>\n\n\n\n

Uma resposta poss\u00edvel seria criar mais um processo de aprova\u00e7\u00e3o em torno da IA: os desenvolvedores usam as ferramentas e, depois, Seguran\u00e7a revisa o que aconteceu. Mas esse modelo introduz atrito depois do fato e deixa o momento de maior risco \u2014 a distribui\u00e7\u00e3o \u2014 relativamente aberto.<\/p>\n\n\n\n

Em vez disso, o objetivo foi fazer os controles operarem dentro do fluxo de trabalho que os engenheiros j\u00e1 usam. A seguran\u00e7a deve estar presente quando uma skill \u00e9 criada e compartilhada, em vez de se tornar um checkpoint externo que os desenvolvedores encontram mais tarde.<\/p>\n\n\n\n

Essa distin\u00e7\u00e3o importa. Velocidade de desenvolvimento e seguran\u00e7a n\u00e3o precisam se tornar objetivos concorrentes se os controles forem colocados no ponto certo do sistema.<\/p>\n\n\n\n

Instru\u00e7\u00f5es aparentemente inofensivas podem impactar a produ\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uma das raz\u00f5es pelas quais as skills de IA exigem uma mentalidade de seguran\u00e7a diferente \u00e9 que comportamentos de risco podem estar escondidos dentro de instru\u00e7\u00f5es que parecem razo\u00e1veis \u00e0 primeira vista.<\/p>\n\n\n\n

Considere as credenciais. Uma skill pode instruir um agente a recuperar um token local para acessar um servi\u00e7o. Tecnicamente, a tarefa pode funcionar como esperado, mas recuperar o token pode fazer com que a credencial entre no contexto do modelo, potencialmente expondo-a por meio de logs ou de outra infraestrutura envolvida no processamento da requisi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Outra skill pode conter um comando de shell capaz de modificar dados relacionados \u00e0 produ\u00e7\u00e3o. Suas instru\u00e7\u00f5es poderiam dizer que o agente deve perguntar ao desenvolvedor antes de executar o comando.<\/p>\n\n\n\n

Isso parece uma salvaguarda, mas a aprova\u00e7\u00e3o existe apenas dentro do prompt. O modelo pode interpretar o contexto anterior como consentimento, ignorar a pausa esperada ou, na pr\u00e1tica, aprovar sua pr\u00f3pria a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

As permiss\u00f5es criam outra classe de risco. Uma skill capaz de manipular tabelas, grants ou entradas de registro pode ter motivos leg\u00edtimos para faz\u00ea-lo. Mas um acesso excessivamente amplo significa que algo t\u00e3o simples como uma informa\u00e7\u00e3o desatualizada ou um erro de digita\u00e7\u00e3o pode ter consequ\u00eancias reais.<\/p>\n\n\n\n

Nesses casos, designs mais seguros colocam a opera\u00e7\u00e3o sens\u00edvel atr\u00e1s de uma ferramenta controlada pelo host ou de um servidor MCP, em vez de dar ao modelo autoridade irrestrita.<\/p>\n\n\n\n

Nenhum desses exemplos exige um autor de skill mal-intencionado. Um componente pode criar exposi\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a enquanto faz exatamente o que seu autor pretendia.<\/p>\n\n\n\n

Revis\u00e3o antes da distribui\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c0 medida que o marketplace interno do Nubank tornou as skills mais f\u00e1ceis de descobrir pelos engenheiros, o time identificou o pr\u00f3prio marketplace como um ponto de controle cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

A descobribilidade gera escala. E escala significa que um pequeno erro pode se tornar um comportamento repetido em toda a organiza\u00e7\u00e3o. Em vez de revisar skills depois que os desenvolvedores j\u00e1 tinham come\u00e7ado a us\u00e1-las, a seguran\u00e7a precisava se mover para mais cedo no processo. O fluxo resultante \u00e9:<\/p>\n\n\n\n

Criador da skill \u2192 Pull request \u2192 Skill Vetter \u2192 Marketplace \u2192 Desenvolvedores<\/p>\n\n\n\n

O desenvolvedor que cria ou modifica uma skill a submete pelo processo normal de pull request. Antes de o componente ficar dispon\u00edvel no marketplace, um sistema automatizado chamado Skill Vetter o avalia e classifica riscos potenciais.<\/p>\n\n\n\n

Somente depois desse gate a skill pode ir para o diret\u00f3rio descobr\u00edvel usado pelos desenvolvedores. Arquiteturalmente, isso muda o papel do marketplace, que passa a funcionar como parte do modelo de seguran\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

Como o Skill Vetter funciona<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O sistema combina diferentes formas de an\u00e1lise porque nenhuma t\u00e9cnica isolada \u00e9 suficiente para esse problema. Os engenheiros podem rodar o scanner localmente enquanto criam uma skill, obtendo feedback antes da submiss\u00e3o. Depois que uma skill \u00e9 adicionada ou modificada, o CI executa as verifica\u00e7\u00f5es automaticamente como parte do pull request.<\/p>\n\n\n\n

A primeira camada usa detec\u00e7\u00e3o determin\u00edstica para padr\u00f5es que podem ser identificados com confian\u00e7a relativamente alta. Isso inclui sinais como comandos de shell destrutivos, solicita\u00e7\u00f5es de credenciais, caminhos de arquivos sens\u00edveis, uso de CLI com impacto em produ\u00e7\u00e3o e outras constru\u00e7\u00f5es de risco conhecidas.<\/p>\n\n\n\n

Outros problemas s\u00e3o mais dif\u00edceis de identificar sem contexto. Para esses, o sistema tamb\u00e9m usa an\u00e1lise baseada em LLM para avaliar o comportamento da skill de forma mais hol\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Um scanner determin\u00edstico \u00e9 bem adequado para identificar algo expl\u00edcito: um caminho sens\u00edvel conhecido, por exemplo, ou uma classe espec\u00edfica de comando perigoso. Mas ele pode ter dificuldade em determinar se uma sequ\u00eancia de instru\u00e7\u00f5es aparentemente comum se torna arriscada por causa do sistema que ela alcan\u00e7a ou das permiss\u00f5es que assume.<\/p>\n\n\n\n

Um LLM pode ajudar com essa segunda categoria porque consegue interpretar as rela\u00e7\u00f5es entre instru\u00e7\u00f5es, ferramentas e comportamento pretendido.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados aparecem diretamente no pull request. Os achados tamb\u00e9m s\u00e3o convertidos para SARIF \u2014 o formato padronizado usado por sistemas de code scanning \u2014 para que os desenvolvedores possam ver o feedback de seguran\u00e7a por meio de ferramentas familiares. Dependendo da severidade e da pol\u00edtica, a skill pode exigir remedia\u00e7\u00e3o ou ser bloqueada antes de chegar ao marketplace.<\/p>\n\n\n\n

A ideia \u00e9 combinar regras previs\u00edveis com an\u00e1lise contextual e entregar ambas por meio de um fluxo de trabalho que os engenheiros j\u00e1 entendem.<\/p>\n\n\n\n

O que mais de 2.000 skills revelaram<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Rodar o sistema em escala produziu uma vis\u00e3o mais clara do que era \u00fatil e do que ainda precisava de ajustes. Entre mais de 2.000 skills analisadas, o processo identificou aproximadamente 1.600 riscos potenciais. Cerca de 1.000 problemas foram remediados, enquanto aproximadamente 90 casos foram classificados como revis\u00f5es priorit\u00e1rias.<\/p>\n\n\n\n

Os n\u00fameros foram apenas parte do resultado, j\u00e1 que a li\u00e7\u00e3o mais \u00fatil veio da compara\u00e7\u00e3o entre os sinais produzidos por diferentes abordagens.<\/p>\n\n\n\n

Scanners determin\u00edsticos funcionaram bem para padr\u00f5es de risco conhecidos, incluindo comandos destrutivos, manipula\u00e7\u00e3o de credenciais e caminhos sens\u00edveis. A revis\u00e3o baseada em LLM agregou valor onde entender o comportamento geral de uma skill exigia mais contexto. A integra\u00e7\u00e3o com SARIF e os coment\u00e1rios diretamente nos pull requests ajudaram a transformar achados em feedback sobre o qual os engenheiros podiam agir.<\/p>\n\n\n\n

Mas o exerc\u00edcio tamb\u00e9m exp\u00f4s fontes de ru\u00eddo: tratar todo comando como igualmente perigoso n\u00e3o era \u00fatil. Nem alertas que falhavam em distinguir entre opera\u00e7\u00f5es locais inofensivas e a\u00e7\u00f5es capazes de afetar a produ\u00e7\u00e3o. Sinais fracos sem contexto suficiente podiam produzir achados sem ajudar os desenvolvedores a entender o que realmente deveria mudar.<\/p>\n\n\n\n

Para que uma ferramenta de seguran\u00e7a se torne parte de um fluxo de engenharia, a detec\u00e7\u00e3o sozinha n\u00e3o \u00e9 suficiente. O sistema tamb\u00e9m precisa explicar as consequ\u00eancias e apontar caminhos de remedia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Um prompt n\u00e3o \u00e9 uma camada de autoriza\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um achado foi importante o bastante para se tornar um princ\u00edpio de design mais amplo: pedir ao modelo que obtenha permiss\u00e3o n\u00e3o \u00e9 o mesmo que impor permiss\u00e3o tecnicamente.<\/p>\n\n\n\n

Suponha que uma skill contenha uma instru\u00e7\u00e3o como pergunte antes de rodar este comando. Se o mesmo modelo \u00e9 respons\u00e1vel por decidir se a permiss\u00e3o existe e depois executar a opera\u00e7\u00e3o, ele \u00e9, na pr\u00e1tica, ao mesmo tempo executor e aprovador. Essa n\u00e3o \u00e9 uma fronteira de seguran\u00e7a confi\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

Um design mais robusto move a opera\u00e7\u00e3o perigosa para fora do loop de racioc\u00ednio do modelo. O agente pode solicitar a a\u00e7\u00e3o, mas um gate de aprova\u00e7\u00e3o controlado pelo host determina se a ferramenta realmente pode ser executada.<\/p>\n\n\n\n

A apresenta\u00e7\u00e3o aponta para padr\u00f5es como MCP ou outras ferramentas controladas pelo host, hooks no estilo PreToolUse e aprova\u00e7\u00e3o humana expl\u00edcita para opera\u00e7\u00f5es sens\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n

A diferen\u00e7a \u00e9 arquitetural, n\u00e3o lingu\u00edstica: um prompt pode sugerir comportamento, mas um controle fora do modelo pode imp\u00f4-lo.<\/p>\n\n\n\n

Fa\u00e7a do caminho seguro o caminho mais f\u00e1cil<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A li\u00e7\u00e3o mais ampla do Skill Vetter n\u00e3o \u00e9 que todo componente de IA precisa de mais uma revis\u00e3o manual de seguran\u00e7a. \u00c9 quase o oposto.<\/p>\n\n\n\n

Componentes de IA reutiliz\u00e1veis devem ser tratados como parte da cadeia de suprimentos. Os desenvolvedores devem poder rodar verifica\u00e7\u00f5es localmente. Os mesmos controles devem ser aplicados automaticamente no CI. A an\u00e1lise determin\u00edstica deve lidar com padr\u00f5es bem compreendidos, enquanto a revis\u00e3o contextual deve ser reservada para comportamentos que realmente exigem interpreta\u00e7\u00e3o. E opera\u00e7\u00f5es com impacto relevante em produ\u00e7\u00e3o devem ser protegidas por controles t\u00e9cnicos fora do pr\u00f3prio prompt. Os pr\u00f3ximos problemas decorrem naturalmente dessa base.<\/p>\n\n\n\n

O time est\u00e1 olhando al\u00e9m das skills, para a cadeia de suprimentos de agentes de forma mais ampla, incluindo plugins, servidores MCP, regras, hooks, comandos, agentes e manifestos. O roadmap tamb\u00e9m aponta para gates mais fortes respaldados por pol\u00edticas, mais aplica\u00e7\u00e3o no n\u00edvel das ferramentas por meio de aprova\u00e7\u00f5es, permiss\u00f5es escopadas, gateways confi\u00e1veis e logs de auditoria, e marketplaces em que componentes de IA compartilhados tenham dono, versionamento e revis\u00e3o antes do consumo.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que a IA se torna mais profundamente incorporada ao desenvolvimento de software, proteger apenas o c\u00f3digo que uma IA produz n\u00e3o ser\u00e1 suficiente. Os fluxos de trabalho, as ferramentas, as permiss\u00f5es e os componentes reutiliz\u00e1veis ao redor do modelo tamb\u00e9m importam. Isso muda onde a seguran\u00e7a precisa atuar.<\/p>\n\n\n\n

Em vez de adicionar mais uma camada de aprova\u00e7\u00e3o ap\u00f3s a ado\u00e7\u00e3o, o objetivo \u00e9 colocar salvaguardas nos pontos em que capacidades de IA s\u00e3o criadas, revisadas e distribu\u00eddas, e expor essas salvaguardas por meio dos mesmos sistemas de engenharia que os desenvolvedores j\u00e1 usam.<\/p>\n\n\n\n

O princ\u00edpio \u00e9 fazer do caminho seguro o caminho mais f\u00e1cil. A ado\u00e7\u00e3o de IA escala de forma mais sustent\u00e1vel quando a seguran\u00e7a faz parte do fluxo de trabalho do desenvolvedor desde o in\u00edcio, em vez de ser algo acrescentado ao redor dele depois.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Como o Nubank avaliou mais de 2.000 skills de IA antes da distribui\u00e7\u00e3o, incorporando seguran\u00e7a ao fluxo de trabalho do desenvolvedor sem transformar a seguran\u00e7a em uma etapa separada<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":37684,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2524],"tags":[],"class_list":["post-37691","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-life-at-nu-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nQuando as skills de IA se tornam depend\u00eancias da cadeia de suprimentos - 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