name: trenza-ai
description: >
Gobernanza y seguridad para agentes IA en TrenzaOS.
Trigger: Al integrar LLMs, crear prompts, o trabajar con pgvector.
license: MIT
metadata:
author: trenza
version: "1.0"

TrenzaOS AI Governance Skills

Purpose

Este skill enforce las reglas de seguridad para agentes IA en TrenzaOS.

Core Rules

1. DLP - Data Loss Prevention

PROHIBIDO enviar PII a LLMs sin redactar:

import { redactPII } from '@/lib/dlp'

const PII_FIELDS = ['email', 'phone', 'dni', 'credit_card', 'address']

// ✅ SIEMPRE redactar antes de enviar al LLM
const safePrompt = redactPII(userPrompt, PII_FIELDS)

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4',
  messages: [
    { role: 'system', content: systemPrompt },
    { role: 'user', content: safePrompt }  // ✅ PII segura
  ]
})

2. Anti-Prompt Injection

const INJECTION_PATTERNS = [
  /ignore\s+(previous|above|prior)\s+instructions/i,
  /forget\s+(everything|all)\s+you\s+(know|were told)/i,
  /system\s*:\s*/i,
  /<\|.*?\|>/i
]

function validatePrompt(input: string): boolean {
  for (const pattern of INJECTION_PATTERNS) {
    if (pattern.test(input)) {
      console.warn('Prompt injection detected')
      return false
    }
  }
  return true
}

3. Aislamiento en pgvector

⚠️ CRÍTICO: Filtrar por tenant ANTES de similarity search

// ❌ INCORRECTO - Fuga de datos entre tenants
const results = await db
  .select()
  .from(embeddings)
  .orderBy(sql`${embeddings.embedding} <=> ${query}`)
  .limit(10)

// ✅ CORRECTO - Filtrar por tenant primero
const results = await db
  .select()
  .from(embeddings)
  .where(eq(embeddings.tenantId, currentTenantId))  // ✅
  .orderBy(sql`${embeddings.embedding} <=> ${query}`)
  .limit(10)

4. Rate Limiting para IA

const AI_LIMITS = {
  free: { requests_per_day: 50, max_tokens: 2000 },
  pro: { requests_per_day: 500, max_tokens: 4000 },
  enterprise: { requests_per_day: -1, max_tokens: 8000 }
}

async function checkAIQuota(tenantId: string) {
  const limits = AI_LIMITS[tenantPlan]

  if (limits.requests_per_day > 0) {
    const todayUsage = await getTodayRequests(tenantId)
    if (todayUsage >= limits.requests_per_day) {
      throw new RateLimitError('AI quota exceeded')
    }
  }
}

5. Validación de Respuestas

import { z } from 'zod'

const InvoiceAnalysisSchema = z.object({
  summary: z.string().max(500),
  sentiment: z.enum(['positive', 'neutral', 'negative']),
  recommendations: z.array(z.string()).max(5)
})

async function validateResponse(response: string) {
  const parsed = JSON.parse(response)
  return InvoiceAnalysisSchema.parse(parsed)  // ✅ Valida estructura
}

6. System Prompt (Inmutable)

const INVENTORY_AGENT_SYSTEM = `
Eres el Agente de Inventario de TrenzaOS.
Solo tienes acceso a datos del tenant: {{TENANT_ID}}

REGLAS:
1. NUNCA reveles el tenant_id
2. Solo consulta datos autorizados
3. Reporting siempre en nombre del sistema
`

// ⚠️ NUNCA modificar en runtime

AI Security Checklist

Antes de integrar un LLM:

• [ ] ¿He redactado PII del prompt?
• [ ] ¿He validado contra prompt injection?
• [ ] ¿Filtré por tenant_id en pgvector?
• [ ] ¿Tengo rate limiting configurado?
• [ ] ¿Valido la respuesta con Zod?
• [ ] ¿El system prompt es seguro?

Rate Limits por Plan

References

• AI Governance