Proyecto
Prueba un registro de otro propietario y bloquea los campos protegidos en la misma solicitud.
Comprueba si el usuario puede editar ese registro, además de haber iniciado sesión.
const actor = await authenticate(request);
if (!canEdit(actor, document)) return forbidden();
return updateAllowedFields(document, input);Prueba un registro de otro propietario y bloquea los campos protegidos en la misma solicitud.
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
const actor = await authenticate(request);
if (!canEdit(actor, document)) return forbidden();
return updateAllowedFields(document, input);CodeArmory es un espacio de programación para Windows donde puedes analizar cambios de una aplicación junto al código fuente que los aplicará. Cuando una función permite a otro rol realizar una edición, la cuestión no es solo si aparece el botón. También importa si la solicitud pasa por la decisión de permisos correcta antes de modificar el registro subyacente.
Toma un límite de autorización como ejemplo de proyecto. Identifica el controlador de la solicitud, la información del actor y los campos que la operación puede actualizar. Pide al modelo conectado que siga una solicitud permitida y otra denegada por esos archivos antes de proponer cambios. El ejemplo ilustra un trabajo de desarrollo que puedes aportar, no un sistema de control de acceso incluido.
Una propuesta acotada debe explicitar sus supuestos: quién es propietario del registro, qué rol autoriza la operación y qué ocurre cuando falta el permiso. Revisa cómo se reflejan en el código, incluidas las llamadas que evitan la pantalla habitual. Después ejecuta las comprobaciones de tu aplicación con actores autorizados y no autorizados e inspecciona el estado resultante.
Para obtener ayuda del modelo, configura un endpoint compatible con OpenAI o de Anthropic admitido y las credenciales necesarias. Puedes seleccionar un modelo de IA sin censura de tipo abliterated si tu endpoint lo ofrece. Esa etiqueta describe al modelo, no una propiedad de seguridad de CodeArmory; los límites de contexto, las herramientas y las restricciones restantes dependen del modelo y del servidor que uses.
No. Examina tanto la operación del servidor y su comprobación de permisos como la interfaz. Una solicitud directa puede llegar al controlador sin usar el botón, así que verifica qué permite esa vía antes de aceptar un cambio propuesto.
Comprueba la respuesta y el estado almacenado. Un mensaje de rechazo no basta si parte de la actualización ya se ha realizado. Usa un actor y un registro representativos y verifica que tampoco cambien los campos ajenos a la operación permitida.
Parte de tus reglas actuales y pregunta qué carencia concreta requiere una corrección. Revisa por separado las propuestas de rediseño más amplias; cambiar el modelo de permisos puede afectar a más rutas y roles que la función que motivó la conversación.
Las instrucciones y los archivos seleccionados pueden llegar al endpoint del modelo configurado. Un servidor local no hace que todas las herramientas conectadas sean locales. Usa ejemplos de actores sin datos sensibles y revisa las conexiones de las herramientas antes de compartir datos reales de cuentas o autorizaciones.
CodeArmory · Actualizado 2026-10-25