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Nasiko-Steuerungsebene

Nutzen Sie die experimentelle Nasiko-CLI-Lebenszyklusbrücke für gepinnte Installation, schreibgeschützten Status und qualifizierte Deinstallation mit expliziter Zustimmung sowie Telemetrie- und Geheimnisgrenzen.

Was ist Nasiko-Steuerungsebene?

Diese Fähigkeit ermöglicht die sichere Verwaltung der Nasiko-CLI über die ECC-Brücke und unterstützt die Installation einer gepinnten Version, den schreibgeschützten Status sowie eine qualifizierte Deinstallation mit expliziter Benutzerzustimmung. Sie ist für Entwickler und KI-Agenten gedacht, die die Nasiko-CLI in kontrollierten Umgebungen einsetzen möchten, und funktioniert mit Plattformen wie Claude Code oder Cursor. Die Fähigkeit verhindert die Ausführung nicht verifizierter Skripte, schützt Geheimnisse und Telemetriedaten und erzwingt einen sicheren Workflow über Befehle wie 'ecc nasiko status', 'ecc nasiko install' und 'ecc nasiko uninstall' mit Dry-Run-Vorschau und JSON-Ausgabe. Sie dient als Einstiegspunkt für die Lebenszyklusverwaltung, während die direkte Nutzung der kanonischen Nasiko-CLI für Verbindung, Authentifizierung und Bereitstellung erforderlich bleibt.

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

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Dokumentation

Lebenszyklusbrücke für die Nasiko-CLI

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn ein Benutzer ECC explizit auffordert, die qualifizierte Nasiko-CLI zu installieren, zu überprüfen oder zu entfernen. Diese Fähigkeit betreibt keine Nasiko-Steuerungsebene.

Sicherheitsvertrag

  • Beginnen Sie mit ecc nasiko status --json. Status ist schreibgeschützt.
  • Für die Installation ist stets die explizite Zustimmung des Benutzers und --yes erforderlich.
  • Installieren Sie nur eine ECC-qualifizierte gepinnte Version, derzeit v0.1.0.
  • Zeigen Sie eine Vorschau zuerst mit ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json an.
  • Installieren Sie mit ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json erst, nachdem der Benutzer Version, Registrierungsquelle, Prüfsumme (Digest) und Zielpfad überprüft hat.
  • Entfernen Sie nur ein noch qualifiziertes, ECC-verwaltetes Binärprogramm mit ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json. Zeigen Sie eine Vorschau der Entfernung zuerst mit --dry-run an.
  • Die qualifizierte Quelle ist https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko, lizenziert unter Apache-2.0; Artefakt- und extrahierte Binär-SHA-256-Werte sind festgelegt (gepinnt).
  • Ersetzen Sie den qualifizierten Befehl niemals durch ein heruntergeladenes Shell- oder PowerShell-Bootstrap-Skript.
  • Legen Sie niemals Geheimnisse oder Anmeldedaten in Befehlsargumenten, Protokollen, Fähigkeitsausgaben, Installationsmetadaten oder im ECC-Zustand ab.
  • Die Telemetrie von Nasiko sowie die gemeinsame Nutzung mit Nasiko oder Ito müssen per Opt-In erfolgen und separat offengelegt werden. Die Installation ist keine Zustimmung zur Telemetrie.

Lebenszyklusgrenzen

Die ursprüngliche ECC-Brücke unterstützt die qualifizierte Installation, den schreibgeschützten Status und die eigentumsgeprüfte Deinstallation. Verwenden Sie die kanonische Nasiko-CLI direkt für Verbindung, Authentifizierung, Start, Bereitstellung oder Herunterfahren, bis diese Verben ihre eigenen verifizierten ECC-Verträge haben. Raten Sie keine CLI-Verben.

Die Installation der CLI beweist nicht, dass ein Server der Steuerungsebene läuft, ein Agent verwaltet wird, Routing oder ACLs funktionieren, die Beobachtbarkeit vollständig ist, die Telemetrie aktiviert wurde oder die Ito-Computing-Umgebung verbunden ist. Melden Sie jeden Zustand separat.

Fehlerverhalten

  • Wenn Plattform, Architektur, Version, Manifest, Prüfsumme, Archiv, Binärprogramm oder Zielpfad die Validierung nicht bestehen, stoppen Sie, ohne das Artefakt auszuführen.
  • Fallen Sie nicht auf latest zurück.
  • Durchsuchen Sie keine beliebigen PATH-Einträge. Verwenden Sie den qualifizierten Speicherort von ECC oder einen expliziten absoluten ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE für Entwicklungsverifizierung.
  • Behandeln Sie eine teilweise oder mehrdeutige Installation nicht als Erfolg.

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

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

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

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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