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Estableciendo el estándar: SCW publica reglas de seguridad de codificación de IA gratuitas en GitHub

Shannon Holt
Publicado el 17 de junio de 2025
Última actualización el 6 de marzo de 2026

El desarrollo asistido por IA ya no es una posibilidad: ya está aquí y está transformando rápidamente la forma de escribir software. Herramientas como GitHub Copilot, Cline, Roo, Cursor, Aider y Windsurf están transformando a los desarrolladores en sus propios copilotos, permitiendo iteraciones más rápidas y acelerando todo, desde la creación de prototipos hasta grandes proyectos de refactorización.

Pero con este cambio surge una tensión familiar: velocidad versus seguridad.

En Secure Code Warrior Hemos estado pensando mucho en cómo ayudar a los desarrolladores a mantenerse seguros mientras trabajan con herramientas de programación de IA. Por eso nos entusiasma lanzar algo simple, potente y de utilidad inmediata: nuestras Reglas de Seguridad de IA , un recurso público y gratuito disponible para todos en GitHub. No necesitas ser un Secure Code Warrior el cliente las utilice; proporcionamos estas reglas como una base gratuita impulsada por la comunidad que cualquiera puede adoptar y extender en sus propios proyectos.

Estas reglas están diseñadas para actuar como barandillas, impulsando a las herramientas de IA hacia prácticas de codificación más seguras, incluso cuando los desarrolladores avanzan a una velocidad vertiginosa.

Resumen para los que tienen prisa:

A medida que herramientas de programación de IA como Copilot y Cursor se vuelven esenciales para el desarrollo moderno, la seguridad no puede ser una cuestión de último momento. Por eso, hemos creado un conjunto de reglas ligeras y centradas en la seguridad, diseñadas para guiar la generación de código de IA hacia valores predeterminados más seguros.

  • Cubre frontend web, backend y dispositivos móviles.
  • Fácil de incorporar a las herramientas de IA
  • Público, de uso gratuito y listo para adoptar en sus propios proyectos.

Explora las reglas → https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules

Hagamos que la codificación segura sea la opción predeterminada, incluso con IA en el teclado.

1. Por qué las reglas son importantes en la era de la codificación asistida por IA

Las herramientas de programación de IA son increíblemente útiles, pero no infalibles. Si bien pueden generar código funcional rápidamente, a menudo carecen de la sutileza necesaria para comprender los estándares, las convenciones y las políticas de seguridad específicas de un equipo o proyecto determinado.

Aquí es donde entran en juego los archivos de reglas a nivel de proyecto.

Las herramientas modernas de IA, como Cursor y Copilot, admiten archivos de configuración que influyen en la generación de código. Estos archivos de reglas actúan como un susurro al oído de la IA, diciéndole:

“En este proyecto, nunca concatenamos cadenas SQL”.
“Es preferible buscar con encabezados seguros en lugar de valores predeterminados inseguros”.
“Evite usar eval() a menos que desee una auditoría de seguridad”.

Estas reglas no son una solución milagrosa ni un sustituto de prácticas sólidas de revisión de código y herramientas de seguridad, pero pueden ayudar a alinear el código generado por IA con las prácticas que los equipos ya siguen o deberían seguir para un desarrollo seguro.

2. Lo que construimos (y lo que no)

Nuestras reglas de inicio ya están disponibles en un Repositorio público de GitHub. Son:

  • Organizado por dominio, incluyendo frontend web, backend y móvil
  • Centrado en la seguridad: cubre problemas recurrentes como fallas de inyección, manejo inseguro, protección CSRF, flujos de autenticación débiles y más
  • Ligeros por diseño: están pensados para ser un punto de partida práctico, no un libro de reglas exhaustivo.

Sabemos lo valiosas que son sus ventanas de contexto de IA y la rapidez con la que el código consume esos tokens, por lo que hemos mantenido nuestras reglas claras, concisas y estrictamente centradas en la seguridad. Decidimos deliberadamente evitar directrices específicas para lenguajes o marcos de trabajo, optando en su lugar por prácticas de seguridad de amplio alcance y alto impacto que funcionan en una amplia gama de entornos sin tener que opinar sobre la arquitectura o el diseño.

Estas reglas están escritas para integrarse fácilmente en los formatos de configuración compatibles con las herramientas de IA, con poca o ninguna refactorización. Considéralas como un conjunto inicial de políticas que guían a la IA hacia valores predeterminados seguros.

3. Una nueva capa de defensa

Así es como se ve esto en la práctica:

  • Cuando la IA sugiere un código que maneja la entrada del usuario, se inclina hacia la validación y la codificación, no al mero procesamiento.
  • Al crear consultas de bases de datos, es más probable recomendar la parametrización, no la concatenación de cadenas.
  • Al generar flujos de autenticación frontend, la IA tendrá más probabilidades de promover las mejores prácticas de manejo de tokens, no trucos inseguros para el almacenamiento local.

Nada de esto reemplaza la gestión estratégica de riesgos para desarrolladores dentro de un programa de seguridad, incluyendo la capacitación continua en seguridad. Tampoco elimina la necesidad de desarrolladores con conocimientos de seguridad, especialmente a medida que solicitan cada vez más LLM y revisan código generado por IA. Estas medidas de seguridad añaden una importante capa de defensa, especialmente cuando los desarrolladores avanzan con rapidez, realizan múltiples tareas o simplemente confían demasiado en la herramienta.

¿Que sigue?

Éste no es un producto terminado: es un punto de partida.

A medida que las herramientas de programación de IA evolucionan, también debe evolucionar nuestro enfoque para un desarrollo seguro. Nuestras Reglas de Seguridad de IA son gratuitas, adaptables y extensibles a tus proyectos. Nos comprometemos a seguir desarrollando estos conjuntos de reglas y nos encantaría conocer tu opinión. Pruébalas y cuéntanos qué te parecen. 

Explora las reglas en GitHub
Lea la guía de uso de reglas en SCW Explore

La programación asistida por IA ya está transformando la forma en que creamos software. Asegurémonos de que sea segura desde el principio.

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El desarrollo asistido por IA ya no está en el horizonte: ya está aquí y está cambiando rápidamente la forma en que se escribe el software. Herramientas como GitHub Copilot, Cline, Roo, Cursor, Aider y Windsurf están transformando a los desarrolladores en copilotos propios, lo que permite una iteración más rápida y acelera todo, desde la creación de prototipos hasta los principales proyectos de refactorización.

¿Interesado en más?

Shannon Holt es una comercializadora de productos de ciberseguridad con experiencia en seguridad de aplicaciones, servicios de seguridad en la nube y estándares de cumplimiento como PCI-DSS y HITRUST.

Más información

Secure Code Warrior aquí para que su organización le ayude a proteger el código durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software y a crear una cultura en la que la ciberseguridad sea una prioridad. Ya sea administrador de AppSec, desarrollador, CISO o cualquier persona relacionada con la seguridad, podemos ayudar a su organización a reducir los riesgos asociados con el código inseguro.

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Shannon Holt
Publicado el 17 de junio de 2025

Shannon Holt es una comercializadora de productos de ciberseguridad con experiencia en seguridad de aplicaciones, servicios de seguridad en la nube y estándares de cumplimiento como PCI-DSS y HITRUST.

Shannon Holt es comercializadora de productos de ciberseguridad con experiencia en seguridad de aplicaciones, servicios de seguridad en la nube y estándares de cumplimiento como PCI-DSS y HITRUST. Le apasiona hacer que el desarrollo seguro y el cumplimiento normativo sean más prácticos y accesibles para los equipos técnicos, acortando la distancia entre las expectativas de seguridad y las realidades del desarrollo de software moderno.

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El desarrollo asistido por IA ya no es una posibilidad: ya está aquí y está transformando rápidamente la forma de escribir software. Herramientas como GitHub Copilot, Cline, Roo, Cursor, Aider y Windsurf están transformando a los desarrolladores en sus propios copilotos, permitiendo iteraciones más rápidas y acelerando todo, desde la creación de prototipos hasta grandes proyectos de refactorización.

Pero con este cambio surge una tensión familiar: velocidad versus seguridad.

En Secure Code Warrior Hemos estado pensando mucho en cómo ayudar a los desarrolladores a mantenerse seguros mientras trabajan con herramientas de programación de IA. Por eso nos entusiasma lanzar algo simple, potente y de utilidad inmediata: nuestras Reglas de Seguridad de IA , un recurso público y gratuito disponible para todos en GitHub. No necesitas ser un Secure Code Warrior el cliente las utilice; proporcionamos estas reglas como una base gratuita impulsada por la comunidad que cualquiera puede adoptar y extender en sus propios proyectos.

Estas reglas están diseñadas para actuar como barandillas, impulsando a las herramientas de IA hacia prácticas de codificación más seguras, incluso cuando los desarrolladores avanzan a una velocidad vertiginosa.

Resumen para los que tienen prisa:

A medida que herramientas de programación de IA como Copilot y Cursor se vuelven esenciales para el desarrollo moderno, la seguridad no puede ser una cuestión de último momento. Por eso, hemos creado un conjunto de reglas ligeras y centradas en la seguridad, diseñadas para guiar la generación de código de IA hacia valores predeterminados más seguros.

  • Cubre frontend web, backend y dispositivos móviles.
  • Fácil de incorporar a las herramientas de IA
  • Público, de uso gratuito y listo para adoptar en sus propios proyectos.

Explora las reglas → https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules

Hagamos que la codificación segura sea la opción predeterminada, incluso con IA en el teclado.

1. Por qué las reglas son importantes en la era de la codificación asistida por IA

Las herramientas de programación de IA son increíblemente útiles, pero no infalibles. Si bien pueden generar código funcional rápidamente, a menudo carecen de la sutileza necesaria para comprender los estándares, las convenciones y las políticas de seguridad específicas de un equipo o proyecto determinado.

Aquí es donde entran en juego los archivos de reglas a nivel de proyecto.

Las herramientas modernas de IA, como Cursor y Copilot, admiten archivos de configuración que influyen en la generación de código. Estos archivos de reglas actúan como un susurro al oído de la IA, diciéndole:

“En este proyecto, nunca concatenamos cadenas SQL”.
“Es preferible buscar con encabezados seguros en lugar de valores predeterminados inseguros”.
“Evite usar eval() a menos que desee una auditoría de seguridad”.

Estas reglas no son una solución milagrosa ni un sustituto de prácticas sólidas de revisión de código y herramientas de seguridad, pero pueden ayudar a alinear el código generado por IA con las prácticas que los equipos ya siguen o deberían seguir para un desarrollo seguro.

2. Lo que construimos (y lo que no)

Nuestras reglas de inicio ya están disponibles en un Repositorio público de GitHub. Son:

  • Organizado por dominio, incluyendo frontend web, backend y móvil
  • Centrado en la seguridad: cubre problemas recurrentes como fallas de inyección, manejo inseguro, protección CSRF, flujos de autenticación débiles y más
  • Ligeros por diseño: están pensados para ser un punto de partida práctico, no un libro de reglas exhaustivo.

Sabemos lo valiosas que son sus ventanas de contexto de IA y la rapidez con la que el código consume esos tokens, por lo que hemos mantenido nuestras reglas claras, concisas y estrictamente centradas en la seguridad. Decidimos deliberadamente evitar directrices específicas para lenguajes o marcos de trabajo, optando en su lugar por prácticas de seguridad de amplio alcance y alto impacto que funcionan en una amplia gama de entornos sin tener que opinar sobre la arquitectura o el diseño.

Estas reglas están escritas para integrarse fácilmente en los formatos de configuración compatibles con las herramientas de IA, con poca o ninguna refactorización. Considéralas como un conjunto inicial de políticas que guían a la IA hacia valores predeterminados seguros.

3. Una nueva capa de defensa

Así es como se ve esto en la práctica:

  • Cuando la IA sugiere un código que maneja la entrada del usuario, se inclina hacia la validación y la codificación, no al mero procesamiento.
  • Al crear consultas de bases de datos, es más probable recomendar la parametrización, no la concatenación de cadenas.
  • Al generar flujos de autenticación frontend, la IA tendrá más probabilidades de promover las mejores prácticas de manejo de tokens, no trucos inseguros para el almacenamiento local.

Nada de esto reemplaza la gestión estratégica de riesgos para desarrolladores dentro de un programa de seguridad, incluyendo la capacitación continua en seguridad. Tampoco elimina la necesidad de desarrolladores con conocimientos de seguridad, especialmente a medida que solicitan cada vez más LLM y revisan código generado por IA. Estas medidas de seguridad añaden una importante capa de defensa, especialmente cuando los desarrolladores avanzan con rapidez, realizan múltiples tareas o simplemente confían demasiado en la herramienta.

¿Que sigue?

Éste no es un producto terminado: es un punto de partida.

A medida que las herramientas de programación de IA evolucionan, también debe evolucionar nuestro enfoque para un desarrollo seguro. Nuestras Reglas de Seguridad de IA son gratuitas, adaptables y extensibles a tus proyectos. Nos comprometemos a seguir desarrollando estos conjuntos de reglas y nos encantaría conocer tu opinión. Pruébalas y cuéntanos qué te parecen. 

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Pero con este cambio surge una tensión familiar: velocidad versus seguridad.

En Secure Code Warrior Hemos estado pensando mucho en cómo ayudar a los desarrolladores a mantenerse seguros mientras trabajan con herramientas de programación de IA. Por eso nos entusiasma lanzar algo simple, potente y de utilidad inmediata: nuestras Reglas de Seguridad de IA , un recurso público y gratuito disponible para todos en GitHub. No necesitas ser un Secure Code Warrior el cliente las utilice; proporcionamos estas reglas como una base gratuita impulsada por la comunidad que cualquiera puede adoptar y extender en sus propios proyectos.

Estas reglas están diseñadas para actuar como barandillas, impulsando a las herramientas de IA hacia prácticas de codificación más seguras, incluso cuando los desarrolladores avanzan a una velocidad vertiginosa.

Resumen para los que tienen prisa:

A medida que herramientas de programación de IA como Copilot y Cursor se vuelven esenciales para el desarrollo moderno, la seguridad no puede ser una cuestión de último momento. Por eso, hemos creado un conjunto de reglas ligeras y centradas en la seguridad, diseñadas para guiar la generación de código de IA hacia valores predeterminados más seguros.

  • Cubre frontend web, backend y dispositivos móviles.
  • Fácil de incorporar a las herramientas de IA
  • Público, de uso gratuito y listo para adoptar en sus propios proyectos.

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Hagamos que la codificación segura sea la opción predeterminada, incluso con IA en el teclado.

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Las herramientas de programación de IA son increíblemente útiles, pero no infalibles. Si bien pueden generar código funcional rápidamente, a menudo carecen de la sutileza necesaria para comprender los estándares, las convenciones y las políticas de seguridad específicas de un equipo o proyecto determinado.

Aquí es donde entran en juego los archivos de reglas a nivel de proyecto.

Las herramientas modernas de IA, como Cursor y Copilot, admiten archivos de configuración que influyen en la generación de código. Estos archivos de reglas actúan como un susurro al oído de la IA, diciéndole:

“En este proyecto, nunca concatenamos cadenas SQL”.
“Es preferible buscar con encabezados seguros en lugar de valores predeterminados inseguros”.
“Evite usar eval() a menos que desee una auditoría de seguridad”.

Estas reglas no son una solución milagrosa ni un sustituto de prácticas sólidas de revisión de código y herramientas de seguridad, pero pueden ayudar a alinear el código generado por IA con las prácticas que los equipos ya siguen o deberían seguir para un desarrollo seguro.

2. Lo que construimos (y lo que no)

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  • Organizado por dominio, incluyendo frontend web, backend y móvil
  • Centrado en la seguridad: cubre problemas recurrentes como fallas de inyección, manejo inseguro, protección CSRF, flujos de autenticación débiles y más
  • Ligeros por diseño: están pensados para ser un punto de partida práctico, no un libro de reglas exhaustivo.

Sabemos lo valiosas que son sus ventanas de contexto de IA y la rapidez con la que el código consume esos tokens, por lo que hemos mantenido nuestras reglas claras, concisas y estrictamente centradas en la seguridad. Decidimos deliberadamente evitar directrices específicas para lenguajes o marcos de trabajo, optando en su lugar por prácticas de seguridad de amplio alcance y alto impacto que funcionan en una amplia gama de entornos sin tener que opinar sobre la arquitectura o el diseño.

Estas reglas están escritas para integrarse fácilmente en los formatos de configuración compatibles con las herramientas de IA, con poca o ninguna refactorización. Considéralas como un conjunto inicial de políticas que guían a la IA hacia valores predeterminados seguros.

3. Una nueva capa de defensa

Así es como se ve esto en la práctica:

  • Cuando la IA sugiere un código que maneja la entrada del usuario, se inclina hacia la validación y la codificación, no al mero procesamiento.
  • Al crear consultas de bases de datos, es más probable recomendar la parametrización, no la concatenación de cadenas.
  • Al generar flujos de autenticación frontend, la IA tendrá más probabilidades de promover las mejores prácticas de manejo de tokens, no trucos inseguros para el almacenamiento local.

Nada de esto reemplaza la gestión estratégica de riesgos para desarrolladores dentro de un programa de seguridad, incluyendo la capacitación continua en seguridad. Tampoco elimina la necesidad de desarrolladores con conocimientos de seguridad, especialmente a medida que solicitan cada vez más LLM y revisan código generado por IA. Estas medidas de seguridad añaden una importante capa de defensa, especialmente cuando los desarrolladores avanzan con rapidez, realizan múltiples tareas o simplemente confían demasiado en la herramienta.

¿Que sigue?

Éste no es un producto terminado: es un punto de partida.

A medida que las herramientas de programación de IA evolucionan, también debe evolucionar nuestro enfoque para un desarrollo seguro. Nuestras Reglas de Seguridad de IA son gratuitas, adaptables y extensibles a tus proyectos. Nos comprometemos a seguir desarrollando estos conjuntos de reglas y nos encantaría conocer tu opinión. Pruébalas y cuéntanos qué te parecen. 

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Shannon Holt es comercializadora de productos de ciberseguridad con experiencia en seguridad de aplicaciones, servicios de seguridad en la nube y estándares de cumplimiento como PCI-DSS y HITRUST. Le apasiona hacer que el desarrollo seguro y el cumplimiento normativo sean más prácticos y accesibles para los equipos técnicos, acortando la distancia entre las expectativas de seguridad y las realidades del desarrollo de software moderno.

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Pero con este cambio surge una tensión familiar: velocidad versus seguridad.

En Secure Code Warrior Hemos estado pensando mucho en cómo ayudar a los desarrolladores a mantenerse seguros mientras trabajan con herramientas de programación de IA. Por eso nos entusiasma lanzar algo simple, potente y de utilidad inmediata: nuestras Reglas de Seguridad de IA , un recurso público y gratuito disponible para todos en GitHub. No necesitas ser un Secure Code Warrior el cliente las utilice; proporcionamos estas reglas como una base gratuita impulsada por la comunidad que cualquiera puede adoptar y extender en sus propios proyectos.

Estas reglas están diseñadas para actuar como barandillas, impulsando a las herramientas de IA hacia prácticas de codificación más seguras, incluso cuando los desarrolladores avanzan a una velocidad vertiginosa.

Resumen para los que tienen prisa:

A medida que herramientas de programación de IA como Copilot y Cursor se vuelven esenciales para el desarrollo moderno, la seguridad no puede ser una cuestión de último momento. Por eso, hemos creado un conjunto de reglas ligeras y centradas en la seguridad, diseñadas para guiar la generación de código de IA hacia valores predeterminados más seguros.

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1. Por qué las reglas son importantes en la era de la codificación asistida por IA

Las herramientas de programación de IA son increíblemente útiles, pero no infalibles. Si bien pueden generar código funcional rápidamente, a menudo carecen de la sutileza necesaria para comprender los estándares, las convenciones y las políticas de seguridad específicas de un equipo o proyecto determinado.

Aquí es donde entran en juego los archivos de reglas a nivel de proyecto.

Las herramientas modernas de IA, como Cursor y Copilot, admiten archivos de configuración que influyen en la generación de código. Estos archivos de reglas actúan como un susurro al oído de la IA, diciéndole:

“En este proyecto, nunca concatenamos cadenas SQL”.
“Es preferible buscar con encabezados seguros en lugar de valores predeterminados inseguros”.
“Evite usar eval() a menos que desee una auditoría de seguridad”.

Estas reglas no son una solución milagrosa ni un sustituto de prácticas sólidas de revisión de código y herramientas de seguridad, pero pueden ayudar a alinear el código generado por IA con las prácticas que los equipos ya siguen o deberían seguir para un desarrollo seguro.

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  • Organizado por dominio, incluyendo frontend web, backend y móvil
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Sabemos lo valiosas que son sus ventanas de contexto de IA y la rapidez con la que el código consume esos tokens, por lo que hemos mantenido nuestras reglas claras, concisas y estrictamente centradas en la seguridad. Decidimos deliberadamente evitar directrices específicas para lenguajes o marcos de trabajo, optando en su lugar por prácticas de seguridad de amplio alcance y alto impacto que funcionan en una amplia gama de entornos sin tener que opinar sobre la arquitectura o el diseño.

Estas reglas están escritas para integrarse fácilmente en los formatos de configuración compatibles con las herramientas de IA, con poca o ninguna refactorización. Considéralas como un conjunto inicial de políticas que guían a la IA hacia valores predeterminados seguros.

3. Una nueva capa de defensa

Así es como se ve esto en la práctica:

  • Cuando la IA sugiere un código que maneja la entrada del usuario, se inclina hacia la validación y la codificación, no al mero procesamiento.
  • Al crear consultas de bases de datos, es más probable recomendar la parametrización, no la concatenación de cadenas.
  • Al generar flujos de autenticación frontend, la IA tendrá más probabilidades de promover las mejores prácticas de manejo de tokens, no trucos inseguros para el almacenamiento local.

Nada de esto reemplaza la gestión estratégica de riesgos para desarrolladores dentro de un programa de seguridad, incluyendo la capacitación continua en seguridad. Tampoco elimina la necesidad de desarrolladores con conocimientos de seguridad, especialmente a medida que solicitan cada vez más LLM y revisan código generado por IA. Estas medidas de seguridad añaden una importante capa de defensa, especialmente cuando los desarrolladores avanzan con rapidez, realizan múltiples tareas o simplemente confían demasiado en la herramienta.

¿Que sigue?

Éste no es un producto terminado: es un punto de partida.

A medida que las herramientas de programación de IA evolucionan, también debe evolucionar nuestro enfoque para un desarrollo seguro. Nuestras Reglas de Seguridad de IA son gratuitas, adaptables y extensibles a tus proyectos. Nos comprometemos a seguir desarrollando estos conjuntos de reglas y nos encantaría conocer tu opinión. Pruébalas y cuéntanos qué te parecen. 

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