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safety-guard

Verwendet dieses Skill, um zerstörerische Operationen bei der Arbeit an Produktionssystemen oder beim autonomen Ausführen von Agenten zu verhindern.

Was ist safety-guard?

Safety Guard ist ein Skill, der AI-Agenten (wie z. B. Claude Code) vor versehentlichen oder böswilligen Änderungen schützt, insbesondere bei der Arbeit an Produktionssystemen oder im vollautonomen Modus. Es bietet drei Schutzmodi: Den „Vorsicht-Modus“ (Careful Mode), der gefährliche Befehle wie `rm -rf`, `git push --force` oder `DROP TABLE` abfängt und vor der Ausführung eine Bestätigung anfordert; den „Einfrier-Modus“ (Freeze Mode), der Schreibzugriffe auf ein bestimmtes Verzeichnis beschränkt; und den „Wach-Modus“ (Guard Mode), der beide Schutzmechanismen kombiniert. Der Skill implementiert über PreToolUse-Hooks die Abfangfunktion für Tool-Aufrufe wie Bash, Write, Edit und MultiEdit und protokolliert alle blockierten Aktionen in einer Logdatei. Safety Guard ist ideal für Entwickler, die Agenten in sensiblen Umgebungen einsetzen, und kann standardmäßig für autonome Sitzungen aktiviert werden.

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

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Dokumentation

Safety Guard — Zerstörerische Operationen verhindern

Wann verwenden

  • Bei der Arbeit an Produktionssystemen
  • Wenn Agenten autonom laufen (Vollautomatik-Modus)
  • Wenn Sie Bearbeitungen auf ein bestimmtes Verzeichnis beschränken möchten
  • Bei sensiblen Vorgängen (Migrationen, Deployments, Datenänderungen)

Funktionsweise

Drei Schutzmodi:

Modus 1: Vorsicht-Modus

Fängt zerstörerische Befehle vor der Ausführung ab und warnt:

Überwachte Muster:
- rm -rf (insbesondere /, ~, oder Projektverzeichnis)
- git push --force
- git reset --hard
- git checkout . (alle Änderungen verwerfen)
- DROP TABLE / DROP DATABASE
- docker system prune
- kubectl delete
- chmod 777
- sudo rm
- npm publish (versehentliche Veröffentlichungen)
- Jeder Befehl mit --no-verify

Bei Erkennung: Zeigt an, was der Befehl tut, fordert Bestätigung, schlägt sicherere Alternative vor.

Modus 2: Einfrier-Modus

Sperrt Dateibearbeitungen auf einen bestimmten Verzeichnisbaum:

/safety-guard freeze src/components/

Jegliches Schreiben/Bearbeiten außerhalb von src/components/ wird mit einer Erklärung blockiert. Nützlich, wenn ein Agent sich auf einen Bereich konzentrieren soll, ohne anderen Code anzufassen.

Modus 3: Wach-Modus (Vorsicht + Einfrieren kombiniert)

Beide Schutzmaßnahmen aktiv. Maximale Sicherheit für autonome Agenten.

/safety-guard guard --dir src/api/ --allow-read-all

Agenten können alles lesen, aber nur in src/api/ schreiben. Zerstörerische Befehle werden überall blockiert.

Entsperren

/safety-guard off

Implementierung

Verwendet PreToolUse-Hooks, um Bash-, Write-, Edit- und MultiEdit-Toolaufrufe abzufangen. Überprüft den Befehl/Pfad gegen die aktiven Regeln, bevor die Ausführung erlaubt wird.

Integration

  • Standardmäßig für codex -a never-Sitzungen aktivieren
  • Kombinieren mit Observability-Risikobewertung in ECC 2.0
  • Protokolliert alle blockierten Aktionen in ~/.claude/safety-guard.log

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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