GitHub Copilot entrega funcionalidad rápido. El mismo patrón que lo permite — código con seguridad, salida con apariencia idiomática, iteración veloz — es el que esconde el riesgo que nosotros leemos. Auditamos bases de código de GitHub Copilot línea por línea, nombramos lo que está roto y te decimos qué arreglar primero.
Completados en línea sobre bases de código de empresa, mezclados con código a mano de varios autores a lo largo de los años.
Claves de OpenAI, Stripe o APIs de terceros aparecen directamente dentro de archivos .ts o .py en lugar de leerse desde variables de entorno. Una vez en commit, la clave queda en el historial de git para siempre — rotarla no deshace la fuga, y los escáneres de tipo grep sobre mirrors públicos la encuentran en horas.
El repositorio contiene un archivo .env con URLs de base de datos, claves de API o secretos de terceros que apuntan a servicios reales y facturables. Aunque el repositorio sea privado hoy, cualquiera que lo clone para onboarding, lo bifurque o navegue por commits antiguos se queda con un juego de claves operativo.
Direcciones de correo, teléfonos, nombres completos o tokens de sesión aparecen en `console.log` que sobreviven al build. En producción esas líneas fluyen al visor de logs de la plataforma, se retienen durante semanas y acaban siendo legibles por cualquiera del equipo con acceso a la plataforma — fuera del alcance de cualquier registro de tratamiento RGPD.
La IA sugirió un import para un paquete que o bien no existe en npm o se corresponde con un typosquat malicioso de uno real (`reqeusts`, `loadash`, `node-fetchh`). Cuando `npm install` funcionó, instaló o nada útil o el backdoor que alguien colocó al registrar el nombre — y ahora vive en el lockfile.
El backend lee el id de usuario del payload del JWT pero nunca verifica la firma contra la clave pública. Falsificar un token de administrador es un script de una línea — el sistema confía en lo que el cliente diga ser.
Saber qué herramienta construyó el código nos permite enfocar la auditoría. Empezamos detectando la firma de GitHub Copilot en la base de código, después leemos las superficies donde se concentran los modos de fallo específicos de GitHub Copilot: auth, secretos, acceso a datos, dependencias y rutas que tocan el LLM. De cinco a diez días hábiles desde el arranque hasta el informe escrito. No hace falta acceso al despliegue — con acceso de lectura al repositorio basta.
Hallazgos ordenados por gravedad, con rutas de archivo, referencias de línea, motivo y boceto de arreglo. Legible tanto por ingeniería como por roles no técnicos.
Grabación de 15 minutos del informe — para el socio, inversor o director que no asistió a la llamada en directo.
Conversación en vivo sobre gravedad, orden de arreglo y las decisiones que requieren a una persona en el bucle.
Slack o correo para aclaraciones, revisión de arreglos y un segundo par de ojos sobre los parches.
Base de código típica de pyme construida con IA, desde el arranque hasta el informe. Auditorías más grandes o multi-repo se cotizan aparte.
Sí. Solemos acotar por servicio o por superficie (flujo de auth, pagos, integraciones de IA, exportaciones de datos). Leemos todo lo que toca la superficie acotada, no el monorepo entero.
Las dos cosas. Propaga patrones buenos, pero también propaga anti-patrones — la auditoría busca específicamente patrones malos repetidos que un desarrollador individual no habría introducido a mano.
Sí. Workspace introduce otra superficie de revisión — diffs basados en tarea que abarcan muchos archivos. Los tratamos como commits de modo agente: cuidado extra con los diffs que cruzan fronteras.
Apps Next.js, Python y full-stack con Tailwind, enviadas a gran velocidad por desarrolladores individuales.
Leer más →Cambios multi-archivo dirigidos desde terminal — frecuentemente tocando infraestructura, tests y código de producto en un mismo bucle de agente.
Leer más →Apps Next.js desplegadas en Vercel con Supabase como base de datos por defecto, a menudo enviadas antes de cualquier revisión de backend.
Leer más →Diseñamos soluciones con privacidad desde el inicio, control humano, trazabilidad, límites de uso, gestión de permisos y documentación. Para procesos sensibles, ayudamos a evaluar los riesgos y obligaciones aplicables bajo el RGPD y el Reglamento de IA.
Cada proyecto lo lidera personalmente uno de los socios. Si hay encaje, te respondemos en menos de 24 horas con una primera lectura concreta de tu caso — no con una demostración genérica.
