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ECC-Rezepte

Ordnet einem beschriebenen Workflow die richtige ECC-Befehlsgruppe mit Ausführungsreihenfolge und Stoppbedingung zu und durchsucht alle Rezeptfamilien von Befehlsgruppen. Fügt eine Familien-Gruppierung + Ausführungsreihenfolge + Stoppbedingung als zusätzliche Ebene über dem flachen Befehlsverzeichnis hinzu. Nur beratend. AUSLÖSEN, wenn der Benutzer nach bestimmten Befehlen für X fragt, welche Befehlsgruppe X ausführt, ECC-Rezepte anzeigt, ECC-Pipelines auflistet oder nach der Ausführung eines Workflows mit ECC fragt. NICHT AUSLÖSEN, wenn der Benutzer die direkte Ausführung einer Aufgabe wünscht, eine tiefgehende Dokumentation für einen einzelnen Befehl möchte (verwende ecc-guide) oder einen Entwurf umschreiben lassen möchte (verwende prompt-optimizer).

Was ist ECC-Rezepte?

ECC-Rezepte ist ein KI-Agenten-Skill, der die Lücke zwischen einem flachen Befehlsverzeichnis und einer vollständigen Workflow-Ausführung schließt. Es ordnet einer beschriebenen Aufgabe die am besten passende Familie von ECC-Slash-Befehlen zu, gibt deren Ausführungsreihenfolge an und definiert eine explizite Stoppbedingung. Der Skill unterstützt sowohl einen Katalogmodus (Anzeige aller verfügbaren Rezeptfamilien) als auch einen Abgleichmodus (bei dem eine konkrete Workflow-Beschreibung in eine Befehlssequenz übersetzt wird). Er arbeitet immer auf Basis der aktuellen Befehlsliste aus dem Dateisystem und vermeidet hartcodierte Zählungen oder Mitgliederlisten. Der Skill ist nur beratend, führt selbst keine Befehle aus, und ist als Ergänzung zu anderen Skills wie ecc-guide (detaillierte Einzelbefehlsdokumentation) und prompt-optimizer (Prompt-Umschreibung) konzipiert.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ecc-recipes

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Dokumentation

Was macht ECC-Rezepte?

Ein Einstiegspunkt für die Frage: „Welche Gruppe von ECC-Slash-Befehlen führt meinen Workflow aus, in welcher Reihenfolge und wann höre ich auf?“. Durchsucht außerdem alle Rezeptfamilien von Befehlsgruppen.

Schließt die Lücke zwischen zwei vorhandenen Skills:

  • ecc-guide — listet Befehle auf und zeigt, wo die Dokumentation zu finden ist, jedoch als flaches Verzeichnis.
  • prompt-optimizer — ordnet einer Aufgabe Komponenten zu, gibt aber nur einen einzelnen Prompt aus, keine Befehlsgruppe mit Ausführungsreihenfolge und Stoppbedingung.

Dieser Skill fügt hinzu: Familien-Gruppierung + Ausführungsreihenfolge + Stoppbedingung.

Wann aktivieren

  • „Welche Befehlsgruppe führe ich für aus?“
  • „Wie lautet die Befehlssequenz, um ein MVP zu erstellen / einen Fehler zu beheben / zu refaktorisieren?“
  • „Zeige mir alle ECC-Befehlsgruppen-Rezepte“ (Katalogmodus)
  • „Wie viele Workflow-Pipelines hat ECC?“
  • Benutzer ruft /ecc-recipes mit oder ohne Beschreibung auf.

Nicht verwenden bei

  • Benutzer möchte die Aufgabe sofort erledigt haben – leite an den eigentlichen Befehl weiter, beschreibe ihn nicht.
  • Benutzer möchte eine ausführliche Dokumentation für EINEN Befehl – verwende ecc-guide.
  • Benutzer möchte einen Entwurf umschreiben lassen – verwende prompt-optimizer.

Kernprinzip

Antworte aus den aktuellen Dateien, nicht aus dem Gedächtnis. Der Befehlsbestand ändert sich; zähle niemals hartcodierte Werte oder Mitgliederlisten. Lies bei jedem Durchlauf das Live-Verzeichnis commands/ und klassifiziere es dann in Familien.

Live-Lesen

Ermittle das Befehlsverzeichnis (das erste, das existiert), liste dann die Namen auf:

for D in \
  "$HOME"/.claude/plugins/marketplaces/ecc/commands \
  "$HOME"/.claude/plugins/cache/ecc/ecc/*/commands \
  ./commands \
  ./.claude/commands \
  "$HOME"/.claude/commands; do
  [ -d "$D" ] && CMD_DIR="$D" && break
done
[ -z "${CMD_DIR:-}" ] && { echo "Kein ECC-Befehlsverzeichnis gefunden."; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

Optional manifests/install-*.json lesen, falls vorhanden, für eine umfangreichere Gruppierung. Verwende die minimal benötigte Anzahl an Lesevorgängen.

Familienklassifikation (nach Präfix)

Gruppiere Befehlsnamen nach führendem Präfix; ordne bekannte Einzelbefehle manuell zu. Familien werden live abgeleitet – die folgende Tabelle ist die Klassifikationsregel, keine eingefrorene Liste.

FamilienpräfixRezeptbedeutungTypische Ausführungsreihenfolge
orch-*Gestaffeltes Research, Plan, TDD, Review, Commit pro AufgabentypWähle ein orch-* je nach Aufgabenart; es führt seine eigenen internen Phasen aus
multi-*Multi-Modell-Workflowmulti-plan dann multi-execute dann Review (oder multi-workflow Ende-zu-Ende)
prp-*PRD zu Plan zu Implementierung zu PR-Pipelineprp-prd dann prp-plan dann prp-implement dann prp-commit dann prp-pr
epic-*Große Multi-Unit-Epik, parallelepic-decompose dann epic-claim dann epic-validate dann epic-review dann epic-unblock dann epic-sync dann epic-publish
loop-*Verwaltete autonome Schleife und Überwachungloop-start <muster> dann mit loop-status beobachten
gan-*Generator- und Evaluator-Schleifegan-build (Code) oder gan-design (UI); selbstschleifend
*-build / *-review / *-testSprachspezifische CI-Triade<sprache>-test (TDD) dann <sprache>-build (beheben) dann <sprache>-review
hookify-*Verhaltens-Hook-Verwaltunghookify dann hookify-list dann hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / pruneKontinuierliches Lernenlearn dann instinct-status dann evolve dann promote
Einzelbefehlesanta-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint usw.Eigenständig oder als Kleber zwischen Gruppen

Jeder Befehl, der keiner Präfixregel entspricht, wird unter Einzelbefehle mit seiner einzeiligen Beschreibung aufgelistet.

Funktionsweise

1. Lese live die Befehlsnamen aus dem CMD_DIR.
2. Klassifiziere in Familien nach Präfix und einer Map für Einzelbefehle.
3. Wenn eine Workflow-Beschreibung angegeben wurde → ABGLEICHMODUS.
   Wenn nicht → KATALOGMODUS.
4. Nur beratend: Gib den Plan aus. Führe die passenden Befehle niemals aus.

Katalogmodus (keine Beschreibung)

Gib die Familien-Tabelle aus: jede Familie, Mitgliederanzahl, Mitglieder, einzeilige Bedeutung, typische Ausführungsreihenfolge. Beende mit der Gesamtanzahl der Befehle und einer Aufforderung, einen Workflow zu beschreiben, um ein passendes Rezept zu erhalten.

Abgleichmodus (Beschreibung gegeben)

  1. Gib den Workflow in einem Satz wieder.
  2. Wähle die besten 1-2 Familien aus; erkläre WARUM in je einem Satz.
  3. Ausführungsreihenfolge-Block – genaue Befehlssequenz für die passende Familie.
  4. Stoppbedingung – immer explizit (maximale Durchläufe, Abschlusssignal, bestandene Überprüfungen oder einmalige Ausführung). Bei autonomen Schleifen vor dem Verbrauch von Abonnements warnen und eine Begrenzung empfehlen.
  5. Wo lesen – den Pfad commands/<name>.md plus /ecc-guide <name>.

Ausgabevorlage (Abgleichmodus)

Workflow: <ein-Satz-Wiedergabe>

Beste Übereinstimmung: <Familie> — <Grund>
(Alt: <Familie> — <Grund>)

Ausführungsreihenfolge:
  /<befehl1>   # Aufgabe
  /<befehl2>   # Aufgabe
  /<befehl3>   # Aufgabe
  STOPP bei: <Bedingung>
  WARNUNG (nur bei autonomen Schleifen): Eine unbegrenzte Schleife verbraucht Abonnement-Guthaben –
  füge eine Maximalwiederholungs- oder Maxmalkosten-Begrenzung zusätzlich zum Abschlusssignal hinzu.

Vollständige Dokumentation lesen:
  commands/<befehl1>.md   (oder: /ecc-guide <befehl1>)

Beispiele

Katalog: /ecc-recipes → gibt die Familien-Tabelle und die Gesamtanzahl aus.

Abgleich: /ecc-recipes plane eine gesamte App im Voraus, dann automatischer Build mit adversariellem Review, bis fertig → Beste Übereinstimmung: loop-* (autonom) um gan-* oder santa-loop (adversariell) herum. Ausführungsreihenfolge: plan-prd dann loop-start rfc-dag --mode safe dann loop-status überwachen; STOPP, wenn alle Einheiten N aufeinanderfolgende Reviews bestehen (zusätzlich eine Maximalwiederholungs-Begrenzung einfügen, um den Verbrauch zu begrenzen).

Abgleich: /ecc-recipes behebe einen Fehler in meinem Go-Dienst → Beste Übereinstimmung: orch-fix-defect (reproduzieren, beheben, reviewen, committen). Alt: go-test dann go-build dann go-review. STOPP: Regressionstest grün und Review bestanden.

Nicht-Ziele

  • Kein Ausführer – nur beratend.
  • Keine tiefgehende Dokumentation pro Befehl – das ist ecc-guide.
  • Keine Prompt-Umschreibung – das ist prompt-optimizer.
  • Niemals hartcodierte Befehlszählungen oder Mitgliederlisten – immer live lesen.

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.

Verwandte Skills