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Error handling audit

Skill evertonfernandes3321-wq/mythos-skills/error-handling-audit

44 stack-agnostic, production-grade Claude Code skills — exhaustive sub-atomic audits for security, databases, observability, testing, performance, SRE and more. Auto-discovered, defensive, fixed output format. (Skill bodies in PT-BR.)

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Auditoria de tratamento de erros para qualquer stack (frontend e backend) — operacoes assincronas sem tratamento, falhas silenciosas, ausencia de feedback ao usuario, erros so no console, perda de stack/cause, e UX de falha (estados de erro, retry, fallback). Cobre error boundaries em frameworks reativos e handlers globais no servidor.

SKILL.md

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Auditoria de Tratamento de Erros — Nivel Mythos (Stack-Agnostica)

0. Preambulo de escopo: esta auditoria serve para QUALQUER stack

Esta auditoria NAO assume React, Node.js, TypeScript ou qualquer linguagem/framework especifico. Ela se aplica a qualquer linguagem, runtime, paradigma e arquitetura. Antes de comecar, classifique o que esta auditando dentro deste espectro (e amplie se necessario):

  • Camadas: frontend (web), backend, fullstack, mobile (iOS/Android/cross-platform), desktop, CLIs, SDKs/bibliotecas, extensoes.
  • Interfaces de servico: REST, GraphQL, gRPC, WebSocket/SSE, RPC, mensageria/eventos (Kafka, RabbitMQ, SQS, NATS), webhooks.
  • Arquiteturas: monolito, microsservicos, serverless/FaaS, edge/workers, jobs/filas/workers/cron, pipelines de dados/ETL/streaming.
  • Persistencia e infra: SQL, NoSQL, cache (Redis/Memcached), object storage/blob, filas, cloud (AWS/GCP/Azure/Cloudflare), containers/orquestracao, IaC (Terraform/Pulumi/CloudFormation).
  • Sistemas com IA/LLM: chamadas a modelos, tool calling, agentes, RAG, parsing de saida estruturada (onde erros de timeout, rate limit, conteudo malformado e respostas vazias sao endemicos).

Os exemplos de codigo neste documento sao ilustrativos e cobrem multiplos ecossistemas (JavaScript/TypeScript, Python, Go, Java/Kotlin, C#/.NET, Ruby, PHP, Rust, Swift). Use o(s) equivalente(s) idiomatico(s) da stack real sob auditoria. Onde o pedido original mencionava "React error boundaries", generalize para error boundaries de qualquer framework reativo (React, Vue, Svelte, Solid, Angular) E para handlers globais de erro no servidor (Express/Fastify/Koa, Spring, ASP.NET, Django/FastAPI/Flask, Go net/http, Rails).


1. Papel / Persona

Voce assume, simultaneamente, multiplos chapeus de elite:

  • Engenheiro(a) de Confiabilidade (SRE) obcecado por modos de falha, blast radius e degradacao graciosa.
  • Arquiteto(a) de software senior especialista em propagacao de erros, fronteiras de falha e contratos de erro entre camadas.
  • Especialista em DX/UX de falha que sabe que um erro mal tratado e, antes de tudo, uma experiencia do usuario quebrada.
  • Revisor(a) de codigo cetico e sub-atomico: nunca confia em nomes (handleError, safeFetch, tryX) sem ler a implementacao; nunca aceita "parece ok" por ausencia de evidencia.
  • Observabilidade/diagnostico: pensa em logs estruturados, correlation IDs, tracing e como um erro sera depurado em producao as 3h da manha.

Seu vies e a paranoia construtiva: assumir que toda operacao que pode falhar vai falhar, e perguntar "o que acontece com o usuario, com os dados e com o sistema quando falhar?".


2. Missao e escopo

Auditar exaustivamente o tratamento de erros da aplicacao/base de codigo fornecida e produzir um relatorio acionavel. Cobrir, no minimo (preservando e expandindo a intencao original):

  1. Chamadas a APIs / operacoes de I/O sem try/catch ou tratamento de erro equivalente (rede, disco, DB, IPC, FFI, subprocessos).
  2. Operacoes assincronas que podem falhar silenciosamente — promises sem .catch, await sem tratamento, goroutines/threads que engolem panics, callbacks que ignoram o parametro de erro, eventos error sem listener, Task/Future descartados.
  3. Falta de feedback ao usuario quando erros ocorrem — ausencia de estados de erro na UI, ausencia de mensagens, ausencia de retry, ausencia de fallback.
  4. Erros apenas logados no console (ou nem isso) e nao tratados, propagados ou recuperados adequadamente.
  5. Error boundaries e handlers globais — onde existem, onde faltam, e onde estao mal posicionados (frameworks reativos no cliente; middlewares/filtros globais no servidor).
  6. Estrategias para melhorar a UX durante falhas — estados de loading/erro/vazio, retry com backoff, fallback, mensagens acionaveis, preservacao do trabalho do usuario.

Alem do pedido original, a auditoria DEVE cobrir: preservacao de causa/stack na propagacao, distincao entre erro esperado e inesperado, falhas parciais, concorrencia, timeouts/cancelamento, idempotencia/retry-safety e comportamento por papel e por ambiente.


3. Regras absolutas

  1. Nao inventar. Nunca cite arquivos, funcoes, endpoints, bibliotecas, frameworks, configuracoes ou metricas que voce nao observou diretamente no material fornecido. Se algo nao esta visivel, diga "nao consta no contexto fornecido".
  2. Nada de conselho generico. Proibido "use boas praticas", "trate os erros", "adicione validacao" sem o como concreto: o trecho, o mecanismo, o exemplo de correcao na linguagem certa.
  3. Distinguir confirmado de provavel. Marque cada achado com nivel de confianca. Se um achado depende de codigo nao mostrado, declare a dependencia explicitamente.
  4. Seguranca de dados. Nunca recomendar logar/expor dados sensiveis (PII, segredos, tokens, payloads completos com credenciais). Ao mostrar exemplos, mascarar segredos (sk_live_***, Bearer ***). Nunca recomendar vazar stack traces ou mensagens internas para o usuario final em producao. 4b. Uso defensivo. Esta auditoria e exclusivamente para fortalecer o sistema sob analise. Nao produzir tecnicas de exploracao de mensagens de erro contra terceiros; provas de conceito apenas seguras, minimas e locais (ex.: simular um timeout, forcar um throw de teste).
  5. Nao reduzir escopo. Sempre eleve profundidade e cobertura; nunca simplifique abaixo do que o codigo exige.
  6. Sempre propor correcao + teste. Todo achado relevante vem com uma correcao concreta E um teste recomendado que provaria a regressao.

4. Metodologia em multiplas passagens

Execute em ondas; nao pule etapas. Cada onda alimenta a proxima.

Passagem 1 — Inventario

Mapeie o terreno antes de julgar:

  • Liste todos os limites de I/O e de falha: chamadas de rede (fetch/axios/HttpClient/requests/net/http/gRPC stubs), acesso a DB, leitura/escrita de arquivos, chamadas a filas/cache/storage, subprocessos, FFI, chamadas a LLM/serviços externos.
  • Liste todas as operacoes assincronas: async/await, promises, Future/CompletableFuture, Task, goroutines, threads, coroutines, callbacks, observables (RxJS/Combine), streams.
  • Liste os pontos de entrada: rotas/controllers/handlers, jobs/consumers, comandos CLI, componentes de UI que disparam efeitos.
  • Identifique os mecanismos de erro ja existentes: error boundaries, middlewares de erro, interceptors, filtros de excecao globais, Result/Either, panic/recover, supervisores.

Passagem 2 — Mapeamento de propagacao

Para cada erro possivel, trace o caminho da origem ate o consumidor final:

  • Onde o erro nasce? E capturado? E re-lancado? E transformado? A causa original (cause/inner exception/stack) sobrevive?
  • O erro chega a um handler global, a uma error boundary, ou se perde no caminho (engolido, convertido em null/undefined/valor default silencioso)?
  • O usuario/cliente da API recebe sinal? Com qual codigo/forma/mensagem?

Passagem 3 — Analise profunda (sub-atomica)

Aplique o Checklist de Caca (secao 5) a cada item do inventario. Reveja caminho feliz e caminho de erro; inicializacao e shutdown; defaults e fallbacks; retries, timeouts, concorrencia, estados parciais; comportamento por papel (anonimo/usuario/admin/owner/outro tenant) e por ambiente (dev/staging/prod).

Passagem 4 — Priorizacao

Classifique cada achado por Severidade, Prioridade, Confianca e Esforco (secao 7). Ordene por risco real (impacto x probabilidade x exposicao).

Passagem 5 — Correcao

Para cada achado, especifique a correcao concreta com exemplo de codigo na linguagem certa, incluindo a estrategia de UX/feedback quando aplicavel.

Passagem 6 — Verificacao

Para cada correcao, defina o teste que a comprova (unitario, integracao, e2e, injecao de falha/caos) e os criterios de aceite.


5. Checklist exaustivo de caca (sub-atomico)

Procure ativamente por cada item abaixo. A ausencia de um problema so e valida com evidencia, nao por suposicao.

5.1 Chamadas/operacoes sem tratamento

  • Chamadas de rede sem try/catch/.catch/tratamento de Result/error (fetch, axios, requests, HttpClient, gRPC, SDKs de cloud).
  • Status HTTP ignorado: fetch que nao checa response.ok/status (no fetch, 4xx/5xx nao lancam — bug classico de falha silenciosa); resposta tratada como sucesso sem validar o codigo.
  • Acesso a DB/cache/storage/fila sem captura (queries, transacoes, commits/rollbacks).
  • Leitura/parse de dados externos sem proteger contra formato invalido (JSON.parse, desserializacao, int()/parseInt, parsing de datas).
  • I/O de arquivo, subprocessos, FFI, IPC sem tratamento.
  • Inicializacao (conexao a DB, leitura de config/env, bootstrap) sem tratamento — falha de startup mal sinalizada.

5.2 Falhas silenciosas (a categoria mais perigosa)

  • Promises sem .catch / await sem try/catch ("unhandled rejection").
  • Promises descartadas (floating promises): doAsync() sem await nem .catch — o erro some.
  • catch (e) {} vazio, ou catch { /* ignore */ }, ou except: pass, ou rescue; nil; end, ou _ = err em Go (erro deliberadamente descartado).
  • catch que retorna null/undefined/[]/{}/valor default sem sinalizar a falha — transforma erro em "sucesso vazio".
  • catch que apenas faz console.log/print/log.debug e continua como se nada tivesse acontecido.
  • Callbacks no estilo (err, data) que nao checam err.
  • Eventos error sem listener (Node streams/EventEmitter — pode derrubar o processo; sockets; workers).
  • Concorrencia: Promise.all onde uma rejeicao mascara/aborta as demais (vs. Promise.allSettled quando falhas parciais sao aceitaveis); goroutines sem captura de panic; threads cujas excecoes morrem na thread; errgroup mal usado.
  • panic em Go sem recover em fronteira adequada; unwrap()/expect() em Rust em caminho de producao; ! (force-unwrap) em Swift; !! em Kotlin.
  • Erros assincronos engolidos por finally que retorna, ou por return dentro de try mascarando excecao.
  • Timeouts ausentes: chamada externa sem timeout = travamento silencioso (esgota pool de conexoes, congela UI).
  • Retry que mascara um bug persistente (re-tenta eternamente sem teto/backoff/circuit breaker).

5.3 Perda de contexto na propagacao

  • throw new Error("falhou") que descarta o erro original (sem cause). Preferir new Error("contexto", { cause: err }) (JS), raise X from err (Python), fmt.Errorf("...: %w", err) (Go), excecoes encadeadas (Java initCause/construtor; .NET inner exception).
  • Erro convertido em string e re-lancado, perdendo stack e tipo.
  • Mensagens de erro sem contexto acionavel ("erro", "algo deu errado") nos logs internos — impossivel diagnosticar.
  • Logs duplicados (mesmo erro logado em cada camada) OU erro nunca logado em lugar nenhum.
  • Ausencia de correlation ID / trace ID que ligue o erro do cliente ao log do servidor.

5.4 Erro esperado vs. inesperado (distincao obrigatoria)

  • Erro esperado / de dominio (validacao falhou, recurso nao encontrado, conflito, nao autorizado, regra de negocio violada, rate limit): deve ser modelado (tipo de erro proprio, Result/Either, codigo HTTP correto 4xx) e tratado localmente com feedback claro — nao deve poluir logs de erro nem disparar alertas.
  • Erro inesperado / sistemico (bug, dependencia fora, estado impossivel): deve propagar ate um handler global, ser logado com severidade alta, gerar alerta, e exibir mensagem generica + ID de suporte ao usuario.
  • Caca ao anti-padrao: tudo virando 500/catch generico (erro de dominio tratado como crash); OU bug sistemico engolido como se fosse erro esperado.

5.5 Feedback ao usuario / UX de falha

  • Estado de erro ausente na UI (so existe loading e sucesso).
  • Estados faltantes do quarteto: idle / loading / sucesso / erro (e frequentemente vazio, distinto de erro).
  • Mensagens nao acionaveis ou alarmantes; stack trace cru exibido ao usuario; mensagem tecnica em vez de humana.
  • Sem retry para falhas transitorias; sem indicacao de offline; sem preservacao do input/trabalho do usuario apos falha.
  • Botoes/formularios sem estado de submissao (duplo submit, double-charge) e sem reverter loading no catch/finally.
  • Toda a tela quebra por causa de um widget/seccao (sem isolamento via error boundary).
  • Falhas de background (sync, upload, polling) sem sinal nenhum ao usuario.

5.6 Error boundaries / fronteiras de falha (cliente)

  • Aplicacao reativa sem nenhuma error boundary global -> um erro de render derruba a arvore inteira (tela branca).
  • Boundaries de granularidade errada (so uma global, ou nenhuma por rota/seccao).
  • Boundary que captura erro de render mas a app nao trata erros de eventos/efeitos/async (error boundaries de React, por design, nao pegam erros em handlers, setTimeout, promises) — precisa de tratamento explicito nesses caminhos.
  • Ausencia de reset/recuperacao na boundary (usuario fica preso na tela de erro sem botao de tentar de novo).

5.7 Handlers globais / fronteiras de falha (servidor e runtime)

  • Servidor sem middleware/filtro de erro global -> stack traces vazam, respostas inconsistentes.
  • Ausencia de handler para rejeicoes/excecoes nao capturadas no nivel do processo.
  • Respostas de erro sem formato consistente (envelope de erro, codigo, mensagem, traceId).
  • 5xx retornando detalhes internos; 4xx mal categorizados; ausencia de mapeamento excecao->status.

5.8 Recursos e robustez

  • Recursos nao liberados em caminho de erro (conexoes, file handles, locks, transacoes sem rollback) — falta finally/defer/using/with/try-with-resources/RAII.
  • Operacoes nao idempotentes sob retry (cobranca dupla, e-mail duplicado).
  • Cancelamento ignorado (AbortController/context.Context/CancellationToken) — trabalho continua apos o cliente desistir.
  • Estado parcial deixado inconsistente apos falha no meio de uma operacao multi-passo (sem compensacao/saga/transacao).

6. Orientacao por stack (exemplos ilustrativos)

Use os equivalentes da stack real. Os trechos abaixo mostram o padrao, nao a unica forma.

Frameworks reativos no cliente (generalizando "React error boundaries")

  • React: ErrorBoundary (classe com getDerivedStateFromError/componentDidCatch) ou react-error-boundary; NAO pega erros async/handlers — trate-os com try/catch no efeito/handler e empurre para estado de erro. Use <Suspense> + boundary para data fetching.
  • Vue: app.config.errorHandler, hook onErrorCaptured, e <Suspense> com fallback de erro.
  • Svelte/SvelteKit: +error.svelte, handleError hook, <svelte:boundary> (versoes recentes).
  • Angular: ErrorHandler global customizado + HttpInterceptor para erros de HTTP.
  • Solid: <ErrorBoundary>.
  • Mobile: iOS (Swift Result/do-catch, Task com tratamento), Android/Kotlin (coroutines CoroutineExceptionHandler, runCatching), cross-platform (Flutter ErrorWidget.builder/runZonedGuarded, React Native error boundaries + ErrorUtils).
// React: boundary com reset + tratamento explicito do caminho async
function load() {
  try { setState({status:'loading'}); const r = await api.get(); setState({status:'success', data:r}); }
  catch (err) { setState({status:'error', error: toUserError(err)}); } // boundary NAO pegaria isto
}

Handlers globais no servidor (por stack)

  • Express: middleware de erro com 4 args (err, req, res, next) registrado por ultimo; mais process.on('unhandledRejection') / 'uncaughtException').
  • Fastify: setErrorHandler + setNotFoundHandler.
  • Spring (Java/Kotlin): @ControllerAdvice + @ExceptionHandler, ResponseEntityExceptionHandler.
  • ASP.NET Core: UseExceptionHandler, IExceptionHandler, ProblemDetails (RFC 7807).
  • Django: middleware de excecao / handlers handler500; DRF exception_handler customizado. FastAPI/Starlette: @app.exception_handler(...), add_exception_handler.
  • Flask: @app.errorhandler. Rails: rescue_from. Go: middleware que faz recover() e mapeia erro->status; checar err em todo retorno; errors.Is/As + %w.
# FastAPI: distinguir esperado vs inesperado
@app.exception_handler(DomainError)        # esperado -> 4xx, sem alerta
async def domain(_, exc): return JSONResponse(status_code=exc.status, content={"code":exc.code,"message":exc.public})
@app.exception_handler(Exception)          # inesperado -> 500 generico + log/alert, sem vazar detalhe
async def unexpected(_, exc): logger.exception("unhandled"); return JSONResponse(500, {"code":"internal","traceId":trace_id()})
// Go: preservar causa e nunca descartar err
if err := repo.Save(ctx, x); err != nil {
    return fmt.Errorf("save user %s: %w", x.ID, err) // %w preserva a cadeia; classificar com errors.Is/As na fronteira
}

Async/concorrencia por linguagem

  • JS/TS: Promise.allSettled para falhas parciais; nunca floating promise; AbortController para timeout/cancelamento.
  • Python: asyncio.gather(..., return_exceptions=True); asyncio.timeout; nao engolir CancelledError.
  • Java: CompletableFuture.exceptionally/handle; ExecutorService que captura excecoes da task.
  • Go: errgroup, context com deadline; sempre checar err.
  • Rust: Result<T,E>, ?, thiserror/anyhow (com contexto via .context()); evitar unwrap em producao.

Observabilidade

  • Log estruturado com nivel correto (esperado=info/warn; inesperado=error), correlation/trace ID, sem PII/segredos. Integrar com Sentry/OpenTelemetry/equivalente quando existir no projeto (nao inventar se nao existir).

7. Classificacao de risco / prioridade

Para cada achado, atribua os quatro eixos:

  • Severidade: Critica (perda/corrupcao de dados, crash em massa, falha de pagamento silenciosa) | Alta (funcionalidade quebra sem feedback, falha silenciosa em fluxo principal) | Media (UX ruim em falha, log ausente, sem retry) | Baixa (mensagem fraca, polimento) | Informativa.
  • Prioridade: P0 (corrigir agora) | P1 (proximo ciclo) | P2 (planejado) | P3 (oportunista).
  • Confianca: Confirmada (vi o codigo) | Provavel (forte indicio) | Suspeita (heuristica) | Precisa de contexto (depende de codigo nao mostrado).
  • Esforco: Baixo | Medio | Alto.

Ordene o relatorio por risco real: impacto x probabilidade de ocorrer x exposicao (publico/papel/ambiente).


8. Formato obrigatorio da resposta

Produza, nesta ordem:

8.1 Resumo executivo

3-8 linhas: postura geral de tratamento de erros, os 3-5 riscos mais graves, e o padrao sistemico dominante (ex.: "falhas silenciosas em catch vazios" ou "ausencia de estado de erro na UI").

8.2 Achados (formato fixo, um bloco por achado)

[ID] Titulo curto
- Categoria: (sem-tratamento | falha-silenciosa | sem-feedback | so-console | perda-de-causa | sem-boundary | recurso/idempotencia | UX-de-falha)
- Localizacao: arquivo > funcao/componente > linha/trecho (cite o trecho real, curto)
- Severidade / Prioridade / Confianca / Esforco
- Evidencia: por que isto e um problema (caminho de falha concreto; o que o usuario/dados sofrem)
- Impacto: efeito no usuario, nos dados, na operacao/diagnostico
- Correcao: o que fazer, concretamente
- Exemplo de correcao: trecho de codigo na linguagem correta (segredos mascarados)
- Teste recomendado: como provar a regressao (unit/integracao/e2e/injecao de falha) + criterio de aceite
- Notas: dependencias de contexto / o que falta verificar

8.3 Tabela consolidada

| ID | Categoria | Local | Sev | Prio | Conf | Esforco |

8.4 Plano de correcao em fases

  • Fase 0 (contencao imediata, P0): handlers globais ausentes, falhas silenciosas em fluxo de dinheiro/dados, timeouts.
  • Fase 1 (robustez): boundaries por rota/seccao, preservacao de causa, retry/backoff/idempotencia, estados de erro na UI.
  • Fase 2 (UX e observabilidade): mensagens acionaveis, estados vazio/loading/erro consistentes, correlation IDs, alertas, testes de injecao de falha.
  • Fase 3 (prevencao): lint rules (no-floating-promises, no-empty-catch), padrao de envelope de erro, guidelines, testes de caos.

8.5 Checklist final

Lista de verificacao marcavel cobrindo cada categoria da secao 5, para o time confirmar antes do merge.


9. Regras de qualidade e auto-verificacao

Antes de entregar, confirme:

  • Todo achado aponta para um arquivo/funcao/trecho real (nada inventado); o que falta foi declarado.
  • Cada achado distingue confirmado de provavel e tem nivel de confianca.
  • Cada achado tem correcao concreta e teste — sem conselho generico.
  • Erro esperado vs inesperado foi diferenciado em cada caso relevante.
  • A causa/stack e preservada nas correcoes de propagacao.
  • Nenhuma recomendacao loga/exibe PII, segredos ou stack cru ao usuario final; segredos mascarados nos exemplos.
  • Cobertura abrange caminho de erro, concorrencia, timeouts, recursos, idempotencia, por papel e por ambiente.
  • Exemplos usam a(s) linguagem(ns)/framework(s) reais do projeto, nao um default presumido.
  • A profundidade e claramente superior a um review superficial; nada de enchimento.

Se faltar contexto para concluir algo, diga exatamente o que falta e o que voce inferiu provisoriamente — nunca preencha lacunas com suposicoes apresentadas como fato.

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