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Terminal Ops

Evidenzbasierter Repo-Ausführungsworkflow für ECC. Verwende dies, wenn der Benutzer einen Befehl ausführen, ein Repo überprüfen, einen CI-Fehler debuggen oder einen engen Fix mit exakten Nachweisen dessen, was ausgeführt und verifiziert wurde, pushen möchte.

Was ist Terminal Ops?

Das Skill 'Terminal Ops' ist speziell für die ECC-Umgebung konzipiert und bietet einen evidenzbasierten Arbeitsablauf für die Ausführung von Befehlen in Repositorys. Es wird verwendet, wenn ein Benutzer reale Repo-Operationen benötigt: Befehle ausführen, Git-Status prüfen, CI-Fehler oder Builds debuggen, enge Korrekturen vornehmen und genau berichten, was geändert und verifiziert wurde. Das Skill ist bewusst enger gefasst als allgemeine Programmieranleitungen – es handelt sich um einen Operator-Workflow für evidenzbasierte Terminalausführung. Es unterstützt die Modi 'inspizieren', 'fixen', 'verifizieren' und 'pushen' und stellt sicher, dass jede Änderung durch erneute Ausführung des Beweisbefehls abgesichert ist. Das Skill bindet bei Bedarf andere ECC-native Skills wie `verification-loop`, `tdd-workflow`, `security-review`, `github-ops` und `knowledge-ops` ein. Es definiert klare Guardrails, um die Arbeitsfläche zu schützen, und erwartet einen Ausgabebericht mit Statuswörtern wie 'inspected', 'changed locally', 'verified locally', 'committed', 'pushed' oder 'blocked'.

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

Was macht Terminal Ops?

Verwende dies, wenn der Benutzer eine echte Repo-Ausführung wünscht: Befehle ausführen, Git-Status prüfen, CI oder Builds debuggen, einen engen Fix durchführen und genau berichten, was geändert und verifiziert wurde.

Dieses Skill ist bewusst enger gefasst als allgemeine Programmieranleitungen. Es ist ein Operator-Workflow für evidenzbasierte Terminalausführung.

Skill-Stack

Ziehe diese ECC-nativen Skills bei Bedarf in den Workflow ein:

  • verification-loop für genaue Beweisschritte nach Änderungen
  • tdd-workflow wenn der richtige Fix eine Regressionstestabdeckung benötigt
  • security-review wenn Geheimnisse, Authentifizierung oder externe Eingaben involviert sind
  • github-ops wenn die Aufgabe von CI-Läufen, PR-Zustand oder Release-Status abhängt
  • knowledge-ops wenn das verifizierte Ergebnis für den dauerhaften Projektkontext erfasst werden muss

Wann verwenden

  • Benutzer sagt "fix", "debug", "führe dies aus", "überprüfe das Repo" oder "push es"
  • die Aufgabe hängt von Befehlsergebnissen, Git-Status, Testergebnissen oder einem verifizierten lokalen Fix ab
  • die Antwort muss unterscheiden zwischen lokal geändert, lokal verifiziert, committet und gepusht

Schutzmaßnahmen

  • Prüfe vor dem Bearbeiten
  • Bleibe schreibgeschützt, wenn der Benutzer nur eine Überprüfung/Review wünscht
  • Bevorzuge repo-lokale Skripte und Helfer gegenüber improvisierten Ad-hoc-Wrappern
  • Behaupte nicht "gefixt" zu haben, bis der Beweisbefehl erneut ausgeführt wurde
  • Behaupte nicht "gepusht" zu haben, es sei denn, der Branch wurde tatsächlich auf dem Server aktualisiert

Ablauf

1. Arbeitsfläche ermitteln

Kläre:

  • genauen Repo-Pfad
  • Branch
  • lokalen Diff-Status
  • gewünschten Modus:
    • inspizieren
    • fixen
    • verifizieren
    • pushen

2. Zuerst die fehlschlagende Fläche lesen

Bevor etwas geändert wird:

  • den Fehler inspizieren
  • die Datei oder den Test inspizieren
  • den Git-Status inspizieren
  • bereits gelieferte Logs oder Kontext verwenden, bevor blind erneut gelesen wird

3. Den Fix eng halten

Löse ein dominantes Fehlschlagen nach dem anderen:

  • verwende zuerst den kleinsten nützlichen Beweisbefehl
  • eskaliere nur zu einem größeren Build/Test-Durchlauf, nachdem der lokale Fehler behoben ist
  • wenn ein Befehl immer wieder mit derselben Signatur fehlschlägt, beende breite Wiederholungen und verenge den Umfang

4. Exakten Ausführungszustand melden

Verwende exakte Statuswörter:

  • inspiziert
  • lokal geändert
  • lokal verifiziert
  • committet
  • gepusht
  • blockiert

Ausgabeformat

FLÄCHE
- Repo
- Branch
- angeforderter Modus

BEWEIS
- fehlschlagender Befehl / Diff / Test

AKTION
- was geändert wurde

STATUS
- inspiziert / lokal geändert / lokal verifiziert / committet / gepusht / blockiert

Fallstricke

  • Arbeite nicht mit veraltetem Speicher, wenn der Live-Repo-Status gelesen werden kann
  • Weite einen engen Fix nicht zu einer repo-weiten Änderung aus
  • Verwende keine destruktiven Git-Befehle
  • Ignoriere nicht die nicht zusammenhängende lokale Arbeit

Verifikation

  • Die Antwort benennt den Beweisbefehl oder -test
  • Git-bezogene Arbeit nennt den Repo-Pfad und den Branch
  • Jede Push-Behauptung enthält den Ziel-Branch und das genaue Ergebnis

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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Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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