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Terminal Ops

Evidenzbasierter Workflow zur Repository-Ausführung für ECC. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer ein Command ausführen, einen Repo-Status prüfen, einen CI-Fehler debuggen oder einen schmalen Fix mit exaktem Nachweis dessen, was ausgeführt und verifiziert wurde, pushen möchte.

Was ist Terminal Ops?

Terminal Ops ist ein Skill für evidenzbasierte Terminal-Ausführung in Repository-Umgebungen. Er wird verwendet, wenn der Benutzer echte Repository-Operationen durchführen möchte: Commands ausführen, Git-Status prüfen, CI-Fehlschläge debuggen, Builds untersuchen oder schmale Fixes mit genauen Änderungs- und Verifizierungsnachweisen vornehmen. Der Skill ist bewusst enger gefasst als allgemeine Code-Beratung und konzentriert sich auf einen Operator-Workflow, der zuerst Beweise sammelt. Er unterstützt nahtlos andere Skills wie `verification-loop`, `tdd-workflow`, `security-review`, `github-ops` und `knowledge-ops`, je nach Kontext. Der Workflow umfasst fünf Schritte: Auflösung der Arbeitsfläche (Repository-Pfad, Branch, lokaler Diff-Status), Lesen der fehlschlagenden Fläche ohne Änderungen, enge Behebung eines dominanten Fehlers, exakte Statusberichterstattung und Ausgabe im strukturierten Format SURFACE / EVIDENCE / ACTION / STATUS. Wichtige Schutzmechanismen verbieten das Arbeiten mit veralteten Speicherinhalten, das Ausweiten eines schmalen Fixes auf das gesamte Repository, den Einsatz zerstörerischer Git-Befehle sowie das Ignorieren unabhängiger lokaler Arbeiten.

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

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Dokumentation

Was macht Terminal Ops?

Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer echte Repository-Ausführung wünscht: Commands ausführen, Git-Status prüfen, CI oder Builds debuggen, einen schmalen Fix vornehmen und genau berichten, was geändert und was verifiziert wurde.

Dieser Skill ist bewusst enger gefasst als allgemeine Code-Beratung. Er ist ein Operator-Workflow für evidenzbasierte Terminal-Ausführung.

Skill Stack

Diese ECC-nativen Skills bei Bedarf in den Workflow einbeziehen:

  • verification-loop für exakte Nachweisschritte nach Änderungen
  • tdd-workflow wenn der richtige Fix eine Regressionstestabdeckung benötigt
  • security-review wenn Geheimnisse, Authentifizierung oder externe Eingaben beteiligt sind
  • github-ops wenn die Aufgabe von CI-Läufen, PR-Status oder Release-Status abhängt
  • knowledge-ops wenn das verifizierte Ergebnis in den dauerhaften Projektkontext aufgenommen werden soll

Wann verwenden

  • Der Benutzer sagt „fix", „debug", „run this", „check the repo" oder „push it"
  • Die Aufgabe hängt von Command-Ausgabe, Git-Status, Testergebnissen oder einem verifizierten lokalen Fix ab
  • Die Antwort muss unterscheiden zwischen: lokal geändert, lokal verifiziert, committed und gepusht

Schutzmechanismen

  • Vor dem Bearbeiten prüfen
  • Im Nur-Lese-Modus bleiben, wenn der Benutzer nur eine Prüfung/Überprüfung angefordert hat
  • Repository-lokale Skripte und Helfer bevorzugen gegenüber improvisierten Ad-hoc-Wrappern
  • Nicht behaupten, dass ein Fix abgeschlossen ist, bevor der Nachweisbefehl erneut ausgeführt wurde
  • Nicht behaupten, dass gepusht wurde, es sei denn, der Branch wurde tatsächlich auf das Remote-Repository übertragen

Workflow

1. Arbeitsfläche auflösen

Folgendes klären:

  • exakter Repository-Pfad
  • Branch
  • lokaler Diff-Status
  • angeforderter Modus:
    • inspect
    • fix
    • verify
    • push

2. Fehlschlagende Fläche zuerst lesen

Vor jeder Änderung:

  • Fehler prüfen
  • Datei oder Test prüfen
  • Git-Status prüfen
  • Bereitgestellte Logs oder Kontext verwenden, bevor blind erneut gelesen wird

3. Fix schmal halten

Einen dominanten Fehler nach dem anderen beheben:

  • zuerst den kleinsten nützlichen Nachweisbefehl verwenden
  • erst zu einem größeren Build-/Testdurchlauf übergehen, wenn der lokale Fehler behoben ist
  • Wenn ein Befehl immer wieder mit derselben Signatur fehlschlägt, breite Wiederholungen einstellen und den Umfang eingrenzen

4. Exakten Ausführungsstatus berichten

Exakte Statuswörter verwenden:

  • inspected
  • changed locally
  • verified locally
  • committed
  • pushed
  • blocked

Ausgabeformat

SURFACE
- repo
- branch
- requested mode

EVIDENCE
- failing command / diff / test

ACTION
- what changed

STATUS
- inspected / changed locally / verified locally / committed / pushed / blocked

Fallstricke

  • Nicht aus veralteten Speicher arbeiten, wenn der Live-Repository-Status gelesen werden kann
  • Einen schmalen Fix nicht zu einer repositoryweiten Änderung ausweiten
  • Keine zerstörerischen Git-Befehle verwenden
  • Unabhängige lokale Arbeiten nicht ignorieren

Verifikation

  • Die Antwort benennt den Nachweisbefehl oder -test
  • Git-bezogene Arbeiten benennen Repository-Pfad und Branch
  • Jede Push-Behauptung enthält den Zielbranch und das exakte 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/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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