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orch-build-mvp

Orchestriert das Bootstrapping eines funktionsfähigen MVP aus einem Design- oder Spezifikationsdokument – Dokument einlesen, dünne vertikale Slices planen, den ersten Ende-zu-Ende-Slice scaffolden, dann TDD-umsetzen, reviewen und mit Gate-Commit bereitstellen.

Was ist orch-build-mvp?

Der Skill `orch-build-mvp` dient dazu, aus einem Design- oder Spezifikationsdokument (z. B. SDD, PRD, Systemdesign) ein erstes, funktionsfähiges MVP zu erzeugen. Er ist ein dünner Wrapper um die gemeinsame Engine `orch-pipeline`. Der Anwender übergibt den Pfad zum Dokument, woraufhin der Skill automatisch den Geltungsbereich, getroffene Entscheidungen und die Feature-Liste extrahiert, diese in dünne vertikale Slices ordnet (zuerst einen vollständigen Ende-zu-Ende-Pfad, nicht alle Modelle dann alle Views) und den ersten Slice mit Scaffolding aufsetzt. Der Build-Prozess nutzt das `gan-harness`-System, das SDD wird in `spec.md` und `eval-rubric.md` übersetzt, und die eigentliche Implementierung erfolgt über den `/gan-build`-Befehl (mit den Optionen `--skip-planner`, `--max-iterations 15`, `--pass-threshold 7.0` und `--eval-mode playwright` oder `code-only`). Der Skill stoppt an zwei Gates: Gate 1 (Slice-Plan) geht durch, bevor der Slice gebuildet wird; Gate 2 (vor Commit) nach erfolgreichem Testdurchlauf. Er wird eingesetzt, wenn aus einem Spezifikationsdokument ein MVP entstehen soll, und unterstützt somit die schnelle, strukturierte Erstellung eines ersten ausführbaren Prototyps.

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

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Dokumentation

Was macht orch-build-mvp?

Actor · Aktion · Ziel: orch · build · mvp. Dünner Wrapper um die gemeinsame Engine in orch-pipeline.

Verwendung

  • Der Benutzer hat ein Design-/Spezifikationsdokument (SDD, PRD, system_design) und möchte einen funktionsfähigen vertikalen Slice daraus bootstrappen.
  • Erwartet den Dokumentpfad als Argument, z. B. civicpulse/docs/SDD-v0.6.md.

Betriebseinstellungen

  • Standard-Größenuntergrenze: groß – dies ist die vollständige Pipeline inklusive Scaffold.
  • Phasenmaske: 0 (Spezifikation lesen) → 1 → 2 (schwer) → 3 (Scaffold) → 4 → 5 → 6.
  • Erster Schritt (Phase 0 → 2): Dokument lesen; Scope, getroffene Entscheidungen und Feature-Liste extrahieren; in dünne vertikale Slices ordnen (zuerst ein Ende-zu-Ende-Pfad, nicht alle Modelle dann alle Views). Phase 3 richtet diesen ersten Slice ein.

Funktionsweise

  1. Führe die orch-pipeline-Engine mit den obigen Einstellungen aus.
  2. Nutze das bestehende GAN-Harness anstatt eine eigene Iterationsschleife zu bauen:
    • Übersetze das SDD in gan-harness/spec.md + gan-harness/eval-rubric.md (dies ersetzt das, was gan-planner generieren würde – du hast die Spezifikation bereits).
    • Treibe den Build mit /gan-build "<einzeilige Kurzbeschreibung>" --skip-planner voran (Standards: --max-iterations 15, --pass-threshold 7.0, --eval-mode playwright; verwende --eval-mode code-only für nicht-UI-Slices).
    • Dieser Befehl startet die gan-generator → gan-evaluator-Schleife und schreibt gan-harness/feedback/feedback-NNN.md, bis die Bewertung bestanden oder ein Plateau erreicht ist.
  3. Halte an Gate 1 (Slice-Plan) und Gate 2 (vor Commit). Committe den Scaffold und jeden Slice als separate feat:-Commits.
  4. Füge security-reviewer für jeden Slice hinzu, der einen Sicherheitstrigger berührt.

Beispiel

orch-build-mvp: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md
→ SDD lesen → Slice-Liste (vertikal) → Scaffold Slice 1  [GATE 1: genehmigen]
→ /gan-build --skip-planner (Generator → Evaluator-Schleife) bewertet gegen Spezifikation → Review
→ Commit feat:  [GATE 2: bestätigen] → nächster Slice

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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