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Automation Audit Ops

Evidenzbasierte Inventarisierung und Überlappungsprüfung von Automatisierungen für ECC. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer wissen möchte, welche Jobs, Hooks, Connectors, MCP-Server oder Wrapper live, defekt, redundant oder fehlend sind, bevor er Änderungen vornimmt.

Was ist Automation Audit Ops?

Diese Fähigkeit führt eine evidenzbasierte Überprüfung aller Automatisierungen im ECC-Ökosystem durch. Sie erstellt ein detailliertes Inventar lebender Jobs, Hooks, Connectors, MCP-Server und Wrapper, klassifiziert diese nach Live-Status (konfiguriert, authentifiziert, kürzlich verifiziert, veraltet oder defekt) und identifiziert Überlappungen oder fehlende Fähigkeiten. Der letzte Schritt formuliert konkrete Empfehlungen (Keep / Merge / Cut / Fix-next), um die Automatisierungslandschaft zu konsolidieren. Die Fähigkeit arbeitet schreibgeschützt, es sei denn, der Benutzer fordert explizit Reparaturen an, und stützt jede Behauptung auf konkrete Beweise (Dateipfade, Workflow-Läufe, Konfigurationseinträge). Integriert werden können ECC-native Skills wie workspace-surface-audit, knowledge-ops, github-ops, ecc-tools-cost-audit, research-ops und verification-loop.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/automation-audit-ops

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Dokumentation

Was macht Automation Audit Ops?

Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer fragt, welche Automatisierungen live sind, welche Jobs kaputt sind, wo Überlappungen bestehen oder welche Tools und Connectors derzeit tatsächlich nützliche Arbeit leisten.

Dies ist ein audit-first Operator-Skill. Die Aufgabe besteht darin, ein evidenzbasiertes Inventar und einen Empfehlungssatz für Keep / Merge / Cut / Fix-next zu erstellen, bevor etwas neu geschrieben wird.

Skill-Stack

Ziehen Sie diese ECC-nativen Skills bei Bedarf in den Workflow ein:

  • workspace-surface-audit für Connector-, MCP-, Hook- und App-Inventar
  • knowledge-ops, wenn das Audit die Live-Repo-Wahrheit mit dauerhaftem Kontext abgleichen muss
  • github-ops, wenn die Antwort von CI, geplanten Workflows, Issues oder PR-Automatisierung abhängt
  • ecc-tools-cost-audit, wenn das eigentliche Problem Webhook-Fanout, Queue-Jobs oder Abrechnungsverbrauch im zugehörigen App-Repo ist
  • research-ops, wenn das lokale Inventar mit der aktuellen Plattformunterstützung oder öffentlicher Dokumentation verglichen werden muss
  • verification-loop zum Nachweis des Zustands nach der Fehlerbehebung, anstatt sich auf eine angenommene Wiederherstellung zu verlassen

Verwendung

  • Der Benutzer fragt: „Welche Automatisierungen habe ich?“, „Was ist live?“, „Was ist kaputt?“ oder „Was überschneidet sich?“
  • Die Aufgabe umfasst Cron-Jobs, GitHub Actions, lokale Hooks, MCP-Server, Connectors, Wrapper oder App-Integrationen
  • Der Benutzer möchte wissen, was aus einem anderen Agentensystem portiert wurde und was noch innerhalb von ECC neu aufgebaut werden muss
  • Der Workspace hat mehrere Wege angesammelt, um dasselbe zu tun, und der Benutzer möchte einen kanonischen Pfad

Leitplanken

  • Beginnen Sie schreibgeschützt, es sei denn, der Benutzer hat explizit nach Korrekturen gefragt
  • Trennen Sie:
    • konfiguriert
    • authentifiziert
    • kürzlich verifiziert
    • veraltet oder defekt
    • vollständig fehlend
  • Behaupten Sie nicht, dass ein Tool live ist, nur weil ein Skill oder eine Konfiguration darauf verweist
  • Führen Sie keine Zusammenführung oder Löschung überlappender Oberflächen durch, bis die Evidenztabelle existiert

Workflow

1. Die tatsächliche Oberfläche inventarisieren

Lesen Sie die aktuelle Live-Oberfläche, bevor Sie Theorien aufstellen:

  • Repo-Hooks und lokale Hook-Skripte
  • GitHub Actions und geplante Workflows
  • MCP-Konfigurationen und aktivierte Server
  • Connector- oder App-gestützte Integrationen
  • Wrapper-Skripte und repospezifische Automatisierungs-Einstiegspunkte

Gruppieren Sie sie nach Oberfläche:

  • lokale Laufzeit
  • Repo-CI/Automatisierung
  • verbundene externe Systeme
  • Messaging/Benachrichtigungen
  • Abrechnung/Kundenbetrieb
  • Forschung/Überwachung

2. Jedes Element nach Live-Status klassifizieren

Markieren Sie für jede aufgedeckte Automatisierung:

  • konfiguriert
  • authentifiziert
  • kürzlich verifiziert
  • veraltet oder defekt
  • fehlend

Klassifizieren Sie dann den Problemtyp:

  • aktiver Defekt
  • Authentifizierungsausfall
  • veralteter Status
  • Überlappung oder Redundanz
  • fehlende Fähigkeit

3. Den Beweispfad zurückverfolgen

Untermauern Sie jede wichtige Behauptung mit einer konkreten Quelle:

  • Dateipfad
  • Workflow-Lauf
  • Hook-Log
  • Konfigurationseintrag
  • aktuelle Befehlsausgabe
  • genaue Fehlersignatur

Wenn der aktuelle Zustand mehrdeutig ist, sagen Sie dies direkt, anstatt so zu tun, als sei das Audit vollständig.

4. Mit Keep / Merge / Cut / Fix-next abschließen

Geben Sie für jede überlappende oder verdächtige Oberfläche einen Aufruf zurück:

  • keep
  • merge
  • cut
  • fix next

Der Wert liegt darin, laute Automatisierungen zu einem kanonischen ECC-Pfad zusammenzuführen, nicht darin, jeden historischen Pfad zu erhalten.

Ausgabeformat

CURRENT SURFACE
- automation
- source
- live state
- proof

FINDINGS
- active breakage
- overlap
- stale status
- missing capability

RECOMMENDATION
- keep
- merge
- cut
- fix next

NEXT ECC MOVE
- exact skill / hook / workflow / app lane to strengthen

Fallstricke

  • Antworten Sie nicht aus dem Gedächtnis, wenn das Live-Inventar gelesen werden kann
  • Behandeln Sie „in der Konfiguration vorhanden“ nicht als „funktionierend“
  • Beheben Sie keine niederwertige Redundanz, bevor Sie den defekten hochrangigen Pfad benannt haben
  • Weiten Sie die Aufgabe nicht zu einer Repo-Neuschreibung aus, wenn der Benutzer zuerst ein Inventar angefordert hat

Verifikation

  • Wichtige Behauptungen verweisen auf einen Live-Beweispfad
  • Jede aufgedeckte Automatisierung ist mit einer eindeutigen Live-Status-Kategorie versehen
  • Die endgültige Empfehlung unterscheidet Keep / Merge / Cut / Fix-next

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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