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nasiko-control-plane

Utiliza el puente experimental de ciclo de vida de la CLI de Nasiko para instalación anclada, estado de solo lectura y desinstalación calificada con consentimiento explícito y límites de telemetría y secretos.

¿Qué es nasiko-control-plane?

Esta habilidad proporciona un puente seguro y controlado hacia la CLI de Nasiko, permitiendo su instalación, inspección y desinstalación dentro del ecosistema ECC. Está diseñada para evitar la operación directa del plano de control de Nasiko, enfocándose exclusivamente en la gestión del ciclo de vida del binario de la CLI. La habilidad impone un riguroso contrato de seguridad que requiere consentimiento explícito del usuario para cualquier instalación o desinstalación, utiliza únicamente versiones ancladas y calificadas (actualmente v0.1.0), y realiza previsualizaciones con `--dry-run` antes de cualquier cambio. Además, establece claros límites de telemetría y secretos, prohibiendo compartir datos sin consentimiento explícito y la inclusión de credenciales en comandos o registros. Esta herramienta es útil para desarrolladores y agentes de IA que necesitan gestionar la CLI de Nasiko de manera segura y predecible en plataformas compatibles con ECC, asegurando que cada operación sea verificada y reversible.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/nasiko-control-plane

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Documentación

Puente de Ciclo de Vida de la CLI de Nasiko

Utilice esta habilidad cuando un usuario solicite explícitamente a ECC instalar, inspeccionar o eliminar la CLI calificada de Nasiko. Esta habilidad no opera un plano de control de Nasiko.

Contrato de seguridad

  • Comience con ecc nasiko status --json. El estado es de solo lectura.
  • La instalación siempre requiere consentimiento explícito del usuario y --yes.
  • Instale únicamente una versión anclada y calificada por ECC, actualmente v0.1.0.
  • Previsualice primero con ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json.
  • Instale con ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json solo después de que el usuario revise la versión, el origen del registro, el resumen criptográfico y el destino.
  • Elimine solo un binario gestionado por ECC que aún esté calificado con ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json. Previsualice la eliminación con --dry-run primero.
  • La fuente calificada es https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko, con licencia Apache-2.0; los valores SHA-256 del artefacto y del binario extraído están anclados.
  • Nunca reemplace el comando calificado con un script de arranque shell o PowerShell descargado.
  • Nunca coloque secretos o credenciales en argumentos de comandos, registros, salida de la habilidad, metadatos de instalación o estado de ECC.
  • La telemetría de Nasiko y cualquier intercambio con Nasiko o Ito debe ser voluntario y revelado por separado. La instalación no es consentimiento de telemetría.

Límite del ciclo de vida

El puente inicial de ECC admite instalación calificada, estado de solo lectura y desinstalación con verificación de propiedad. Utilice la CLI canónica de Nasiko directamente para la conexión, autenticación, lanzamiento, despliegue o apagado hasta que esos verbos tengan sus propios contratos ECC verificados. No adivine verbos de la CLI.

Instalar la CLI no demuestra que un servidor de plano de control esté en ejecución, un agente esté gobernado, el enrutamiento o las ACL funcionen, la observabilidad esté completa, la telemetría esté habilitada o la computación de Ito esté conectada. Informe cada estado por separado.

Comportamiento ante fallos

  • Si la plataforma, arquitectura, versión, manifiesto, resumen criptográfico, archivo, binario o destino fallan la validación, deténgase sin ejecutar el artefacto.
  • No recurra a latest.
  • No busque en entradas arbitrarias de PATH. Utilice la ubicación calificada de ECC o un ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE absoluto explícito para verificación en desarrollo.
  • No trate una instalación parcial o ambigua como exitosa.

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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