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Projekt-Workflow-Ops

Betreiben des Ausführungsflusses über GitHub und Linear, indem Issues und Pull Requests priorisiert, aktive Arbeit verlinkt und GitHub öffentlich gehalten wird, während Linear die interne Ausführungsebene bleibt. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer Backlog-Kontrolle, PR-Triage oder GitHub-zu-Linear-Koordination wünscht.

Was ist Projekt-Workflow-Ops?

Diese Fähigkeit verwandelt isolierte GitHub-Issues, PRs und Linear-Aufgaben in einen einheitlichen Ausführungsfluss. Sie ist ideal, wenn das Problem nicht das Programmieren, sondern die Koordination offener Arbeiten über GitHub und Linear hinweg ist. Der Skill unterstützt die Triage von PR- und Issue-Backlogs, die Klassifizierung von Arbeit in Merge, Port/Neubau, Schließen oder Parken sowie die Entscheidung, ob eine Linear-Aufgabe erstellt, aktualisiert oder weggelassen werden sollte. Er arbeitet nach dem Prinzip, dass GitHub die öffentliche und gemeinschaftliche Wahrheit bleibt, während Linear die interne Ausführungswahrheit für aktive, geplante Arbeiten darstellt – nicht jedes GitHub-Issue benötigt ein Linear-Äquivalent. Der Skill hilft Entwicklern und Agenten dabei, beide Systeme konsistent zu halten: öffentliche Statusmeldungen auf GitHub und interne Tracking-Details in Linear, mit einer strukturierten Ausgabe, die den öffentlichen Status, die Klassifizierung, die Linear-Aktion und die nächste Betreiberaktion umfasst.

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

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Dokumentation

Was macht Projekt-Workflow-Ops?

Diese Fähigkeit verwandelt isolierte GitHub-Issues, PRs und Linear-Aufgaben in einen einheitlichen Ausführungsfluss.

Verwenden Sie sie, wenn das Problem Koordination ist, nicht Programmierung.

Wann zu verwenden

  • Triage offener PR- oder Issue-Backlogs
  • Entscheiden, was in Linear gehört vs. was nur auf GitHub bleiben sollte
  • Verknüpfen aktiver GitHub-Arbeit mit internen Ausführungsspuren
  • Klassifizieren von PRs in Merge, Port/Neubau, Schließen oder Parken
  • Prüfen, ob Review-Kommentare, CI-Fehler oder veraltete Issues die Ausführung blockieren

Betriebsmodell

  • GitHub ist die öffentliche und gemeinschaftliche Wahrheit
  • Linear ist die interne Ausführungswahrheit für aktive geplante Arbeit
  • Nicht jedes GitHub-Issue benötigt ein Linear-Issue
  • Linear erstellen oder aktualisieren nur, wenn die Arbeit:
    • aktiv ist
    • delegiert ist
    • geplant ist
    • funktionsübergreifend ist
    • wichtig genug ist, um intern verfolgt zu werden

Kern-Workflow

1. Die öffentliche Oberfläche zuerst lesen

Sammeln:

  • GitHub-Issue- oder PR-Status
  • Autor und Branch-Status
  • Review-Kommentare
  • CI-Status
  • verknüpfte Issues

2. Die Arbeit klassifizieren

Jeder Eintrag sollte in einem dieser Zustände enden:

ZustandBedeutung
Mergein sich geschlossen, richtlinienkonform, bereit
Port/Neubaunützliche Idee, sollte aber manuell innerhalb von ECC neu eingebracht werden
Schließenfalsche Richtung, veraltet, unsicher oder dupliziert
Parkenpotenziell nützlich, aber derzeit nicht geplant

3. Entscheiden, ob Linear gerechtfertigt ist

Linear nur erstellen oder aktualisieren, wenn:

  • die Ausführung aktiv geplant ist
  • mehrere Repos oder Arbeitsströme betroffen sind
  • die Arbeit interne Zuständigkeit oder Sequenzierung benötigt
  • das Issue Teil eines größeren Programm-Pfads ist

Nicht alles mechanisch spiegeln.

4. Die beiden Systeme konsistent halten

Wenn Arbeit aktiv ist:

  • GitHub-Issue/PR sollte öffentlich sagen, was passiert
  • Linear sollte Eigentümer, Priorität und Ausführungspfad intern verfolgen

Wenn Arbeit ausgeliefert oder abgelehnt wird:

  • die öffentliche Lösung zurück auf GitHub posten
  • die Linear-Aufgabe entsprechend markieren

Überprüfungsregeln

  • Nie nur nach Titel, Zusammenfassung oder Vertrauen zusammenführen; den vollständigen Diff verwenden
  • Externe Quellfunktionen sollten innerhalb von ECC neu aufgebaut werden, wenn sie wertvoll, aber nicht in sich geschlossen sind
  • CI Rot bedeutet klassifizieren und beheben oder blockieren; nicht so tun, als sei es merge-bereit
  • Wenn der eigentliche Blocker die Produktrichtung ist, dies sagen, anstatt sich hinter Werkzeugen zu verstecken

Ausgabeformat

Zurückgeben:

PUBLIC STATUS
- Issue / PR Status
- CI / Review Status

CLASSIFICATION
- merge / port-rebuild / close / park
- ein Absatz Begründung

LINEAR ACTION
- create / update / no Linear item needed
- Projekt / Spur falls zutreffend

NEXT OPERATOR ACTION
- genauer nächster Schritt

Gute Anwendungsfälle

  • „Prüfe das offene PR-Backlog und sage mir, was zusammengeführt vs. neu aufgebaut werden soll“
  • „Ordne GitHub-Issues unseren ECC 1.x- und ECC 2.0-Programmpfaden zu“
  • „Prüfe, ob dies ein Linear-Issue benötigt oder nur auf GitHub bleiben sollte“

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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