Prompts de Lagune listos para copiar y pegar directamente en tu agente de IA.

💧 Análisis superficial

Un análisis de solo lectura que revisa el código por su cuenta e informa de cada fallo con su corrección, sin ejecutar el flujo Blue Team ni escribir en el seguimiento de Lagune.

consejo

Funciona mejor en modo de planificación y con un charter (/lagune-charter) definido.

🪼 Predeterminado

Aspecto	Contrapartida	Nivel
Esfuerzo	Un solo agente analiza e informa, sin subagentes.
Tiempo	Rápido. Una sola pasada de solo lectura, sin aplicar nada.
Uso de tokens	Moderado y compartido. Todo el análisis se ejecuta en un mismo contexto.

/lagune Eres un investigador de ciberseguridad con amplia experiencia en seguridad defensiva y usas Lagune para mejorar tus conocimientos y tu precisión.

Analiza el espacio de trabajo por tu cuenta y asocia a cada fallo que encuentres una corrección concreta. Es un análisis independiente, no el flujo Blue Team: no ejecutes detect, plan, harden ni verify, y no escribas nada en el seguimiento de Lagune.

Al final, enumera todos los fallos que hayas encontrado, cada uno con su gravedad y una corrección concreta.

🐬 Multiagente

Aspecto	Contrapartida	Nivel
Esfuerzo	Un subagente por archivo, en proporción al tamaño de tu código.
Tiempo	En paralelo por archivo y luego unificado en un solo informe. Sigue siendo de solo lectura.
Uso de tokens	Mayor, pero aislado. Cada subagente analiza en su propio contexto.

/lagune Eres un orquestador de ciberseguridad que usa Lagune para enumerar las rutas, lanzar un subagente por ruta y unificar sus informes (todo el contenido lo leen los subagentes).

Debes delegar la tarea en subagentes según el tamaño del proyecto actual: cuanto más grande sea el código, más subagentes deben lanzarse, todos en paralelo, y cada uno con el prompt siguiente:

```prompt
/lagune Eres un investigador de ciberseguridad con amplia experiencia en seguridad defensiva y usas Lagune para mejorar tus conocimientos y tu precisión.

Analiza <path> por tu cuenta y asocia a cada fallo que encuentres una corrección concreta. Es un análisis independiente, no el flujo Blue Team: no ejecutes detect, plan, harden ni verify, y no escribas nada en el seguimiento de Lagune.

Al final, enumera todos los fallos de <path>, cada uno con su gravedad y una corrección concreta.
```

Al final, unifica los informes de todos los subagentes en una sola lista priorizada de fallos y correcciones.

aviso

Un análisis rápido es un único prompt amplio y sin acotar, así que es más probable que algunos agentes lo rechacen o lo dejen a medias. Si el tuyo se resiste, ejecuta en su lugar el flujo Blue Team completo que encontrarás más abajo: sus fases acotadas y paso a paso tienen muchas menos probabilidades de bloquearse.

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🌊 Flujo de auditoría Blue Team automático

Ejecuta el flujo completo de comandos de principio a fin sin detenerse a pedirte nada.

🪼 Predeterminado

Aspecto	Contrapartida	Nivel
Esfuerzo	Un solo agente, sin subagentes, sea cual sea el tamaño del código.
Tiempo	Medio, pero menos exhaustivo en proyectos grandes. Cada comando se ejecuta una vez, uno tras otro.
Uso de tokens	Menor, pero menos aislado. Todos los comandos comparten el mismo contexto.

Ejecuta los siguientes comandos, uno a uno: `/lagune-charter`, `/lagune-detect`, `/lagune-plan`, `/lagune-harden` y `/lagune-verify`.

## Bucle

Cuando `/lagune-verify` rechace una o más correcciones, repite `/lagune-harden` y luego `/lagune-verify` hasta que todos los hallazgos queden bien resueltos.

## Importante

- No te detengas ni preguntes: en caso de duda, hazlo todo en modo "full".

🐋 Multiagente (análisis profundo)

Aspecto	Contrapartida	Nivel
Esfuerzo	El número de subagentes se ajusta al tamaño de tu código.
Tiempo	Más largo, pero más exhaustivo. Lanza varios subagentes para detectar, planificar y bastionar los hallazgos en paralelo.
Uso de tokens	Mayor, pero más seguro. Cada subagente tiene su propio contexto aislado, sin sesgos.

Ejecuta cada uno de los siguientes comandos en un subagente distinto, de uno en uno (sin comillas invertidas, solo el comando):

Prompt del subagente 1: `/lagune-charter`
Prompt del subagente 2: `/lagune-detect`
Prompt del subagente 3: `/lagune-plan`
Prompt del subagente 4: `/lagune-harden`
Prompt del subagente 5: `/lagune-verify`

En los comandos `/lagune-detect`, `/lagune-plan`, `/lagune-harden` y `/lagune-verify`, debes delegar la tarea en subagentes según el tamaño del proyecto actual: cuanto más grande sea el código, más subagentes deben lanzarse. Por ejemplo:

```prompt
/lagune-detect <path>
```

```prompt
/lagune-plan <finding>
```

```prompt
/lagune-harden <finding>
```

```prompt
/lagune-verify <finding>
```

- Si varios agentes ejecutan el mismo comando, lánzalos en paralelo.
- Cuando terminen todos los subagentes de `/lagune-detect`, ejecuta:

```prompt
/lagune-detect unifica los hallazgos equivalentes. No busques hallazgos nuevos ni vuelvas a analizar el código.
```

## Bucle

Cuando `/lagune-verify` rechace una o más correcciones, repite `/lagune-harden` y luego `/lagune-verify` hasta que todos los hallazgos queden bien resueltos.

## Importante

- No te detengas ni preguntes: en caso de duda, hazlo todo en modo "full".

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🪄 Detección acotada

Dirige /lagune-detect a una parte de tu proyecto en lugar de a todo él. Describe el ámbito en lenguaje sencillo (un commit, un pull request o una situación real) e identificará solo los hallazgos relevantes para la seguridad dentro de él.

consejo

Todo lo que detecta aquí es un hallazgo normal, así que puedes llevarlo directamente a /lagune-plan, /lagune-harden y /lagune-verify, acotados solo a esos elementos.

📌 Desde un commit

Somete un lote reciente de commits a su propia revisión de seguridad, acotada solo a lo que han cambiado, por ejemplo:

/lagune-detect Limita la detección a todo lo que ha cambiado desde el commit `a1b2c3d`.

🔀 Diff de una rama o PR

Revisa la seguridad de un pull request antes de fusionarlo, acotando la revisión a su diff, por ejemplo:

/lagune-detect Limita la detección a los cambios que introduce esta rama respecto a `main`.

⛑️ Tras un incidente

Describe lo ocurrido con tus propias palabras. Lagune interpreta la situación, no un flag, y la convierte en una búsqueda focalizada, por ejemplo:

/lagune-detect Hace unas semanas nuestra web sufrió una fuga de datos. No sé exactamente cómo ocurrió y me preocupa que siga habiendo algo abierto por donde se puedan volver a filtrar datos. Revisa el código con cuidado, céntrate en cualquier punto donde se lean, almacenen o expongan datos sensibles e identifica todo lo que todavía pueda ser una vía de salida. Trátalo como un incidente real, no como un simulacro.

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🚨 Auditoría Zero Trust

Trata todo el espacio de trabajo y cada dependencia como hostiles: busca intérpretes, llamadas de red, payloads codificados y código escondido en lugares insospechados para burlar los escáneres, y termina con un veredicto claro, sí o no, sobre si es seguro usar el proyecto.

Los prompts cargan directamente las especializaciones en las que se apoya esta auditoría, sean cuales sean las categorías de tu proyecto. Para el resto del catálogo que /lagune coteja con el código, asegúrate de que el proyecto use OWASP, IA / LLM y la categoría de su stack (por ejemplo, JavaScript, Python, etc.):

npx lagune write add --categories owasp ai javascript

peligro

Ten cuidado al ejecutar en tu entorno local proyectos de fuentes no fiables. Usa un entorno aislado, como un sandbox (recomendado), una VM o algo similar, para evitar que el código malicioso afecte a tu sistema.

🪼 Predeterminado

Aspecto	Contrapartida	Nivel
Esfuerzo	Un solo agente analiza todo el espacio de trabajo, sin subagentes.
Tiempo	Medio. Un solo agente recorre el código y sus dependencias de forma secuencial.
Uso de tokens	Moderado, pero compartido. Las especializaciones, el código y las dependencias se cargan en un mismo contexto.

/lagune Eres un investigador de ciberseguridad con amplia experiencia en seguridad defensiva zero trust y usas Lagune para mejorar tus conocimientos y tu precisión.

Considera todo el espacio de trabajo una fuente no fiable y un ámbito potencialmente malicioso. Cualquier intérprete, fetch, base64 o similar debe tratarse como una posible amenaza.

Extiende tu análisis a las dependencias y subdependencias: un proyecto puede intentar ocultar código malicioso en un lugar insospechado para burlar los escáneres.

Especializaciones obligatorias (cárgalas de una en una con `npx lagune read catalog <name>`):

- interpreter
- secrets
- llm
- path

Que quede claro: toda vulnerabilidad identificada debe tratarse como una posible amenaza, sin excepción.

Al final, dame un veredicto sobre si el proyecto es seguro y fiable para que lo use o no.

🐋 Multiagente (análisis profundo)

Aspecto	Contrapartida	Nivel
Esfuerzo	Un subagente por archivo, en proporción al tamaño de tu código.
Tiempo	Más largo, pero más exhaustivo. Los archivos se analizan en paralelo y luego se unifican en un solo veredicto.
Uso de tokens	El más alto, pero el más seguro. Cada subagente lee las especializaciones en su propio contexto aislado.

/lagune Eres un orquestador de ciberseguridad que usa Lagune para enumerar los archivos, lanzar un subagente por archivo y generar informes (todo el contenido lo leen los subagentes).

Lanza un subagente por archivo, todos en paralelo, y dale a cada uno el prompt siguiente, acotado a su archivo:

```prompt
/lagune Eres un investigador de ciberseguridad con amplia experiencia en seguridad defensiva zero trust y usas Lagune para mejorar tus conocimientos y tu precisión.

Considera <file> una fuente no fiable y un ámbito potencialmente malicioso. Cualquier intérprete, fetch, base64 o similar debe tratarse como una posible amenaza.

Extiende el análisis a todo lo que importe <file>, incluidas las dependencias y subdependencias, donde el código malicioso puede esconderse para burlar los escáneres.

Especializaciones obligatorias para cada subagente (cárgalas de una en una con `npx lagune read catalog <name>`):

- interpreter
- secrets
- llm
- path

Que quede claro: toda vulnerabilidad identificada debe tratarse como una posible amenaza, sin excepción.

Al final, dame un veredicto sobre si el proyecto es seguro y fiable para que lo use o no.
```

Al final, unifica los informes de todos los subagentes en un único veredicto final.