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nasiko-control-plane

Verwenden Sie die experimentelle Nasiko-CLI-Lebenszyklusbrücke für festgeschriebene Installation, schreibgeschützten Status und qualifizierte Deinstallation mit ausdrücklicher Zustimmung sowie Telemetrie- und Geheimnisgrenzen.

Was ist nasiko-control-plane?

Diese Fähigkeit ermöglicht einer ECC (Enterprise Coding Companion / Agentenplattform) die Verwaltung des Lebenszyklus der Nasiko-CLI in einer kontrollierten, qualifizierten Weise. Sie unterstützt die Installation einer festgeschriebenen Version (derzeit v0.1.0), schreibgeschützte Statusabfragen und die Deinstallation, sofern die Binärdatei noch qualifiziert ist. Der Prozess erzwingt Sicherheitsverträge: Jede Installation erfordert explizite Benutzereinwilligung und einen `--yes`-Flag, eine Vorschau mittels `--dry-run` wird vor jeder Aktion durchgeführt, und Geheimnisse oder Zugangsdaten dürfen niemals in Befehlsargumenten oder Logs erscheinen. Die Fähigkeit ist strikt auf den CLI-Lebenszyklus beschränkt; Aufgaben wie Verbindung, Authentifizierung oder Bereitstellung müssen direkt mit der kanonischen Nasiko-CLI durchgeführt werden, bis separate ECC-Verträge dafür vorliegen. Sie ist für Entwickler und Agenten gedacht, die eine zuverlässige und überprüfbare Verwaltung von Nasiko-CLI-Binärdateien innerhalb von CI/CD oder Entwicklerumgebungen benötigen, bei gleichzeitiger Wahrung starker Sicherheits- und Transparenzgarantien.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/nasiko-control-plane

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Dokumentation

Nasiko-CLI-Lebenszyklusbrücke

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn ein Benutzer ECC explizit auffordert, die qualifizierte Nasiko-CLI zu installieren, zu überprüfen oder zu entfernen. Diese Fähigkeit betreibt kein Nasiko-Control-Plane.

Sicherheitsvertrag

  • Beginnen Sie mit ecc nasiko status --json. Status ist schreibgeschützt.
  • Für die Installation ist stets ausdrückliche Benutzereinwilligung und --yes erforderlich.
  • Installieren Sie nur eine ECC-qualifizierte festgeschriebene Version, derzeit v0.1.0.
  • Zeigen Sie zuerst eine Vorschau mit ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json an.
  • Installieren Sie mit ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json erst, nachdem der Benutzer die Version, den Registry-Ursprung, den Digest und das Ziel überprüft hat.
  • Entfernen Sie nur eine noch qualifizierte, ECC-verwaltete Binärdatei mit ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json. Zeigen Sie die Entfernung zuerst mit --dry-run als Vorschau an.
  • Die qualifizierte Quelle ist https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko, lizenziert unter Apache-2.0; die SHA-256-Werte des Artefakts und der extrahierten Binärdatei sind festgeschrieben.
  • Ersetzen Sie den qualifizierten Befehl niemals durch ein heruntergeladenes Shell- oder PowerShell-Bootstrap-Skript.
  • Setzen Sie niemals Geheimnisse oder Zugangsdaten in Befehlsargumente, Logs, Fähigkeitsausgaben, Installationsmetadaten oder den ECC-Zustand.
  • Nasiko-Telemetrie und jegliche Weitergabe an Nasiko oder Ito müssen opt-in sein und separat offengelegt werden. Installation ist keine Telemetrie-Einwilligung.

Lebenszyklusgrenze

Die anfängliche ECC-Brücke unterstützt qualifizierte Installation, schreibgeschützten Status und eigentumsgeprüfte Deinstallation. Verwenden Sie die kanonische Nasiko-CLI direkt für Verbindung, Authentifizierung, Start, Bereitstellung oder Herunterfahren, bis diese Verben eigene verifizierte ECC-Verträge haben. Raten Sie keine CLI-Verben.

Die Installation der CLI beweist nicht, dass ein Control-Plane-Server läuft, ein Agent verwaltet wird, Routing oder ACLs funktionieren, Observabilität vollständig ist, Telemetrie aktiviert wurde oder Ito-Rechnen verbunden ist. Melden Sie jeden Zustand separat.

Fehlerverhalten

  • Wenn die Plattform, Architektur, Version, das Manifest, der Digest, das Archiv, die Binärdatei oder das Ziel die Validierung nicht bestehen, stoppen Sie, ohne das Artefakt auszuführen.
  • Fallen Sie nicht auf latest zurück.
  • Durchsuchen Sie keine beliebigen PATH-Einträge. Verwenden Sie den qualifizierten Speicherort von ECC oder einen expliziten absoluten ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE für die Entwicklungsüberprüfung.
  • Behandeln Sie eine partielle oder mehrdeutige Installation nicht als Erfolg.

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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