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opensource-pipeline

Pipeline de código abierto: bifurca, sanitiza y empaqueta proyectos privados para su publicación pública segura. Encadena 3 agentes (forker, sanitizer, packager).

¿Qué es opensource-pipeline?

Esta habilidad automatiza el proceso de convertir un repositorio privado en un proyecto open-source listo para publicar, mediante un pipeline de tres etapas: Forker (copia el proyecto eliminando secretos y credenciales), Sanitizer (verifica que no queden filtraciones de datos sensibles ni referencias internas) y Packager (genera CLAUDE.md, setup.sh, README, LICENSE y plantillas de issues). Es compatible con plataformas como Claude Code, Cursor, Cody y Devin, y se activa cuando el usuario solicita "abrir este proyecto", "hacerlo público" o mediante comandos como `/opensource fork`. El pipeline garantiza que ningún secreto, PII o archivo peligroso se publique, y ofrece un proceso de revisión con la posibilidad de reintentar la sanitización hasta tres veces antes de requerir intervención manual. Su diseño modular permite ejecutar cada etapa de forma independiente (verify, package) y listar el estado de todos los proyectos en staging.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/opensource-pipeline

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Documentación

Habilidad de Pipeline Open-Source

Publica cualquier proyecto de forma segura como open-source mediante un pipeline de 3 etapas: Bifurcar (eliminar secretos) → Sanitizar (verificar limpieza) → Empaquetar (CLAUDE.md + setup.sh + README).

Cuándo activarla

  • El usuario dice "abre este proyecto como open-source" o "hazlo público"
  • El usuario quiere preparar un repositorio privado para su publicación pública
  • El usuario necesita eliminar secretos antes de subir a GitHub
  • El usuario invoca /opensource fork, /opensource verify o /opensource package

Comandos

ComandoAcción
/opensource fork PROYECTOPipeline completo: bifurcar + sanitizar + empaquetar
/opensource verify PROYECTOEjecutar sanitizador en el repositorio existente
/opensource package PROYECTOGenerar CLAUDE.md + setup.sh + README
/opensource listMostrar todos los proyectos en staging
/opensource status PROYECTOMostrar informes de un proyecto en staging

Protocolo

/opensource fork PROYECTO

Pipeline completo — el flujo de trabajo principal.

Paso 1: Recopilar parámetros

Resuelve la ruta del proyecto. Si PROYECTO contiene /, trátalo como una ruta (absoluta o relativa). De lo contrario, comprueba: directorio de trabajo actual, $HOME/PROYECTO, luego pregunta al usuario.

SOURCE_PATH="<ruta absoluta resuelta>"
STAGING_PATH="$HOME/opensource-staging/${NOMBRE_PROYECTO}"

Pregunta al usuario:

  1. "¿Qué proyecto?" (si no se encuentra)
  2. "¿Licencia? (MIT / Apache-2.0 / GPL-3.0 / BSD-3-Clause)"
  3. "¿Organización o nombre de usuario de GitHub?" (por defecto: detectar mediante gh api user -q .login)
  4. "¿Nombre del repositorio en GitHub?" (por defecto: nombre del proyecto)
  5. "¿Descripción para el README?" (analizar el proyecto para sugerir)

Paso 2: Crear directorio de staging

mkdir -p $HOME/opensource-staging/

Paso 3: Ejecutar agente Forker

Lanza el agente opensource-forker:

Agent(
  description="Bifurcar {PROYECTO} para open-source",
  subagent_type="opensource-forker",
  prompt="""
Bifurca el proyecto para su publicación open-source.

Origen: {SOURCE_PATH}
Destino: {STAGING_PATH}
Licencia: {licencia_elegida}

Sigue el protocolo completo de bifurcación:
1. Copiar archivos (excluir .git, node_modules, __pycache__, .venv)
2. Eliminar todos los secretos y credenciales
3. Reemplazar referencias internas con marcadores de posición
4. Generar .env.example
5. Limpiar el historial de git
6. Generar FORK_REPORT.md en {STAGING_PATH}/FORK_REPORT.md
"""
)

Espera a que termine. Lee {STAGING_PATH}/FORK_REPORT.md.

Paso 4: Ejecutar agente Sanitizer

Lanza el agente opensource-sanitizer:

Agent(
  description="Verificar sanitización de {PROYECTO}",
  subagent_type="opensource-sanitizer",
  prompt="""
Verifica la sanitización de la bifurcación open-source.

Proyecto: {STAGING_PATH}
Origen (para referencia): {SOURCE_PATH}

Ejecuta TODAS las categorías de escaneo:
1. Escaneo de secretos (CRÍTICO)
2. Escaneo de PII (CRÍTICO)
3. Escaneo de referencias internas (CRÍTICO)
4. Verificación de archivos peligrosos (CRÍTICO)
5. Integridad de configuración (ADVERTENCIA)
6. Auditoría de historial git

Genera SANITIZATION_REPORT.md dentro de {STAGING_PATH}/ con veredicto PASS/FAIL.
"""
)

Espera a que termine. Lee {STAGING_PATH}/SANITIZATION_REPORT.md.

Si FAIL: Muestra los hallazgos al usuario. Pregunta: "¿Corregir estos problemas y volver a escanear, o cancelar?"

  • Si corregir: Aplica las correcciones, vuelve a ejecutar el sanitizador (máximo 3 intentos — después de 3 FAILs, presenta todos los hallazgos y pide al usuario que corrija manualmente)
  • Si cancelar: Limpia el directorio de staging

Si PASS o PASS CON ADVERTENCIAS: Continúa al Paso 5.

Paso 5: Ejecutar agente Packager

Lanza el agente opensource-packager:

Agent(
  description="Empaquetar {PROYECTO} para open-source",
  subagent_type="opensource-packager",
  prompt="""
Genera el empaquetado open-source para el proyecto.

Proyecto: {STAGING_PATH}
Licencia: {licencia_elegida}
Nombre del proyecto: {NOMBRE_PROYECTO}
Descripción: {descripcion}
Repositorio GitHub: {github_repo}

Genera:
1. CLAUDE.md (comandos, arquitectura, archivos clave)
2. setup.sh (bootstrap con un solo comando, hazlo ejecutable)
3. README.md (o mejora el existente)
4. LICENSE
5. CONTRIBUTING.md
6. .github/ISSUE_TEMPLATE/ (bug_report.md, feature_request.md)
"""
)

Paso 6: Revisión final

Presenta al usuario:

Bifurcación Open-Source lista: {NOMBRE_PROYECTO}

Ubicación: {STAGING_PATH}
Licencia: {licencia}
Archivos generados:
  - CLAUDE.md
  - setup.sh (ejecutable)
  - README.md
  - LICENSE
  - CONTRIBUTING.md
  - .env.example ({N} variables)

Sanitización: {veredicto_sanitizacion}

Próximos pasos:
  1. Revisar: cd {STAGING_PATH}
  2. Crear repositorio: gh repo create {github_org}/{github_repo} --public
  3. Subir: git remote add origin ... && git push -u origin main

¿Proceder con la creación en GitHub? (sí/no/revisar primero)

Paso 7: Publicar en GitHub (con aprobación del usuario)

cd "{STAGING_PATH}"
gh repo create "{github_org}/{github_repo}" --public --source=. --push --description "{descripcion}"

/opensource verify PROYECTO

Ejecuta el sanitizador de forma independiente. Resuelve la ruta: si PROYECTO contiene /, trátalo como una ruta. De lo contrario, comprueba $HOME/opensource-staging/PROYECTO, luego $HOME/PROYECTO, luego el directorio actual.

Agent(
  subagent_type="opensource-sanitizer",
  prompt="Verifica la sanitización de: {ruta_resuelta}. Ejecuta las 6 categorías de escaneo y genera SANITIZATION_REPORT.md."
)

/opensource package PROYECTO

Ejecuta el empaquetador de forma independiente. Pregunta "¿Licencia?" y "¿Descripción?", luego:

Agent(
  subagent_type="opensource-packager",
  prompt="Empaquetar: {ruta_resuelta} ..."
)

/opensource list

ls -d $HOME/opensource-staging/*/

Muestra cada proyecto con su progreso en el pipeline (presencia de FORK_REPORT.md, SANITIZATION_REPORT.md, CLAUDE.md).


/opensource status PROYECTO

cat $HOME/opensource-staging/${PROYECTO}/SANITIZATION_REPORT.md
cat $HOME/opensource-staging/${PROYECTO}/FORK_REPORT.md

Estructura de staging

$HOME/opensource-staging/
  mi-proyecto/
    FORK_REPORT.md           # Del agente forker
    SANITIZATION_REPORT.md   # Del agente sanitizer
    CLAUDE.md                # Del agente packager
    setup.sh                 # Del agente packager
    README.md                # Del agente packager
    .env.example             # Del agente forker
    ...                      # Archivos del proyecto sanitizados

Anti-patrones

  • Nunca subir a GitHub sin la aprobación del usuario
  • Nunca saltarse el sanitizador: es la puerta de seguridad
  • Nunca continuar después de un FAIL del sanitizador sin corregir todos los hallazgos críticos
  • Nunca dejar .env, *.pem o credentials.json en el directorio de staging

Mejores prácticas

  • Ejecuta siempre el pipeline completo (bifurcar → sanitizar → empaquetar) para nuevas versiones
  • El directorio de staging persiste hasta que se limpie explícitamente: úsalo para revisión
  • Vuelve a ejecutar el sanitizador después de cualquier corrección manual antes de publicar
  • Parametriza los secretos en lugar de eliminarlos: preserva la funcionalidad del proyecto

Habilidades relacionadas

Consulta security-review para conocer los patrones de detección de secretos utilizados por el sanitizador.

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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