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Automations-Audit-Ops

Evidenzgestützte Bestandsaufnahme und Überlappungsanalyse für Automatisierungen im ECC-Kontext. Verwenden Sie dies, wenn der Nutzer wissen möchte, welche Jobs, Hooks, Connectors, MCP-Server oder Wrapper aktiv, defekt, redundant oder fehlend sind, bevor Reparaturen durchgeführt werden.

Was ist Automations-Audit-Ops?

Dieser Skill führt eine evidenzbasierte Bestandsaufnahme und Überlappungsanalyse aller Automatisierungen durch, die in einer ECC-Umgebung (Engineering Collaboration Context) aktiv sind. Er hilft Entwicklern, einen klaren Überblick über live Jobs, Hooks, CI/CD-Workflows, MCP-Server, Connectors und Wrapper zu gewinnen, bevor Änderungen vorgenommen werden. Der Skill unterstützt mehrere Plattformen (GitHub Actions, lokale Hooks, Connector-Integrationen) und arbeitet strikt 'read-only', sofern nicht explizit Reparaturen angefordert werden. Das Ergebnis ist eine strukturierte Ausgabe mit aktueller Oberfläche, Klassifizierung des Live-Status, Nachweispfaden und einer Empfehlung (Keep / Merge / Cut / Fix Next), um redundante oder defekte Automatisierungen zu bereinigen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/automation-audit-ops

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Dokumentation

Automation Audit Ops

Verwenden Sie dies, wenn der Nutzer fragt, welche Automatisierungen live sind, welche Jobs defekt sind, wo Überlappungen bestehen oder welche Tools und Connectors tatsächlich gerade nützliche Arbeit leisten.

Dies ist ein Audit-zentrierter Operator-Skill. Die Aufgabe besteht darin, eine evidenzgestützte Bestandsaufnahme und eine Empfehlungssammlung (Keep / Merge / Cut / Fix Next) zu erstellen, bevor etwas umgeschrieben wird.

Skill Stack

Integrieren Sie bei Bedarf diese ECC-nativen Skills in den Workflow:

  • workspace-surface-audit für die Bestandsaufnahme von Connectors, MCP, Hooks und Apps
  • knowledge-ops, wenn das Audit die lebende Repo-Wahrheit mit dauerhaftem Kontext abgleichen muss
  • github-ops, wenn die Antwort von CI, geplanten Workflows, Issues oder PR-Automatisierung abhängt
  • ecc-tools-cost-audit, wenn das eigentliche Problem Webhook-Fanout, Warteschlangen-Jobs oder Kostenexplosion im Schwester-App-Repo ist
  • research-ops, wenn die lokale Bestandsaufnahme mit aktueller Plattformunterstützung oder öffentlicher Dokumentation verglichen werden muss
  • verification-loop, um den Zustand nach der Reparatur zu überprüfen, anstatt sich auf angenommene Wiederherstellung zu verlassen

Wann verwenden

  • Der Nutzer fragt: "Welche Automatisierungen habe ich?", "Was ist live?", "Was ist defekt?" oder "Was überschneidet sich?"
  • Die Aufgabe umfasst Cron-Jobs, GitHub Actions, lokale Hooks, MCP-Server, Connectors, Wrapper oder App-Integrationen
  • Der Nutzer möchte wissen, was von einem anderen Agentensystem migriert wurde und was noch innerhalb von ECC neu erstellt werden muss
  • Der Arbeitsbereich hat mehrere Wege, um dieselbe Sache zu tun, und der Nutzer möchte einen kanonischen Pfad

Leitplanken

  • Starten Sie im Nur-Lese-Modus, es sei denn, der Nutzer hat explizit nach Reparaturen gefragt
  • Trennen Sie:
    • konfiguriert
    • authentifiziert
    • kürzlich verifiziert
    • veraltet oder defekt
    • vollständig fehlend
  • Behaupten Sie nicht, dass ein Tool live ist, nur weil ein Skill oder eine Konfiguration darauf verweist
  • Führen Sie keine Zusammenführung oder Löschung überlappender Flächen durch, bis die Evidenztabelle existiert

Workflow

1. Bestandsaufnahme der tatsächlichen Oberfläche

Lesen Sie die aktuelle Live-Oberfläche, bevor Sie theoretisieren:

  • Repo-Hooks und lokale Hook-Skripte
  • GitHub Actions und geplante Workflows
  • MCP-Konfigurationen und aktivierte Server
  • Connector- oder App-gestützte Integrationen
  • Wrapper-Skripte und Repo-spezifische Automatisierungs-Einstiegspunkte

Gruppieren Sie diese nach Oberfläche:

  • lokale Laufzeit
  • Repo-CI / Automatisierung
  • verbundene externe Systeme
  • Messaging / Benachrichtigungen
  • Abrechnung / Kundenbetrieb
  • Forschung / Überwachung

2. Klassifizieren Sie jedes Element nach Live-Status

Markieren Sie für jede gefundene Automatisierung:

  • konfiguriert
  • authentifiziert
  • kürzlich verifiziert
  • veraltet oder defekt
  • fehlend

Klassifizieren Sie dann den Problemtyp:

  • aktiver Defekt
  • Authentifizierungsausfall
  • veralteter Status
  • Überlappung oder Redundanz
  • fehlende Fähigkeit

3. Verfolgen Sie den Nachweispfad

Untermauern Sie jede wichtige Behauptung mit einer konkreten Quelle:

  • Dateipfad
  • Workflow-Lauf
  • Hook-Protokoll
  • Konfigurationseintrag
  • letzte Befehlsausgabe
  • exaktes Fehlersignatur

Wenn der aktuelle Zustand mehrdeutig ist, sagen Sie dies direkt, anstatt so zu tun, als sei das Audit vollständig.

4. Beenden Sie mit Keep / Merge / Cut / Fix Next

Geben Sie für jede überlappende oder verdächtige Oberfläche eine der folgenden Anweisungen zurück:

  • keep
  • merge
  • cut
  • fix next

Der Wert liegt darin, laute Automatisierung in einen kanonischen ECC-Pfad zu überführen, nicht darin, jeden historischen Pfad zu erhalten.

Ausgabeformat

AKTUELLE OBERFLÄCHE
- Automatisierung
- Quelle
- Live-Zustand
- Nachweis

ERKENNTNISSE
- aktiver Defekt
- Überlappung
- veralteter Status
- fehlende Fähigkeit

EMPFEHLUNG
- keep
- merge
- cut
- fix next

NÄCHSTER ECC-SCHRITT
- genauer Skill / Hook / Workflow / App-Pfad, den es zu stärken gilt

Fallstricke

  • Antworten Sie nicht aus dem Gedächtnis, wenn die Live-Bestandsaufnahme gelesen werden kann
  • Behandeln Sie "in Konfiguration vorhanden" nicht als "funktionsfähig"
  • Beheben Sie keine niederwertige Redundanz, bevor Sie den defekten hochwertigen Pfad benannt haben
  • Weiten Sie die Aufgabe nicht zu einer Repo-Neuschreibung aus, wenn der Nutzer zuerst nur eine Bestandsaufnahme gewünscht hat

Verifikation

  • Wichtige Behauptungen verweisen auf einen Live-Nachweispfad
  • Jede gefundene Automatisierung ist mit einer klaren Live-Zustands-Kategorie versehen
  • Die abschließende Empfehlung unterscheidet zwischen Keep / Merge / Cut / Fix Next

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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