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cambio-de-funcionalidad

Orquestar la modificación de una funcionalidad existente y funcional hacia un nuevo comportamiento deseado: actualizar sus pruebas al nuevo especificación, cambiar la implementación para que coincida, revisar y realizar un commit con control de acceso.

¿Qué es cambio-de-funcionalidad?

El skill 'cambio-de-funcionalidad' (orch-change-feature) está diseñado para guiar a un agente de IA en la modificación de una funcionalidad existente que actualmente funciona, pero cuyo comportamiento deseado ha cambiado. No se trata de corregir un error (para eso está 'orch-fix-defect') ni de añadir algo completamente nuevo (para eso está 'orch-add-feature'), sino de ajustar una capacidad ya existente. El skill define un flujo de trabajo estructurado: primero se actualizan las pruebas unitarias existentes para reflejar el nuevo comportamiento esperado y luego se modifica el código de implementación hasta que todas las pruebas pasen. Este enfoque de 'cambiar las pruebas primero' diferencia un cambio (tweak) de una corrección (fix). Está diseñado principalmente para ser utilizado en sistemas de línea de comandos o interfaces de agente (como Claude Code, Cursor, Codex) que puedan ejecutar pipelines de orquestación. Su configuración por defecto asume cambios pequeños (una o dos funciones) y utiliza una máscara de fases que va desde la fase de investigación (si es necesaria) hasta la fase de commit final, con dos puntos de control ('Gate 1' para aprobación del plan y 'Gate 2' para el pre-commit). También puede añadir automáticamente un revisor de seguridad si el cambio afecta a áreas sensibles.

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

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Documentación

¿Qué hace cambio-de-funcionalidad?

Actor · acción · destino: orch · change · feature. Simple envoltorio sobre el motor compartido en orch-pipeline.

Cuándo Usarlo

  • Una funcionalidad existente funciona, pero el comportamiento deseado es diferente ("cambiar", "ajustar", "hacer que también…", "en lugar de X hacer Y").
  • Distinguir de sus similares:
    • no está roto → no es orch-fix-defect (no hay bug que reproducir).
    • no es nuevo → no es orch-add-feature (la capacidad ya existe).

Configuración de Operación

  • Tamaño por defecto: pequeño — la mayoría de los ajustes son de una o dos funciones.
  • Máscara de fases: 0 → (1 solo si el nuevo comportamiento necesita investigación) → fase 2 ligera → 4 → 5 → 6.
  • Primer movimiento (fase 4): actualizar las pruebas existentes para que expresen el nuevo comportamiento deseado, luego cambiar la implementación hasta que pasen. Cambiar las pruebas primero es lo que distingue un ajuste de una corrección.

Cómo Funciona

  1. Ejecutar el motor orch-pipeline con la configuración anterior.
  2. Mantener el plan ligero — solo el tamaño standard+ justifica el pase completo del planner.
  3. Detenerse en el Gate 1 (aprobación del plan / pruebas modificadas) y en el Gate 2 (pre-commit).
  4. Añadir security-reviewer si el cambio toca un desencadenador de seguridad.

Ejemplo

orch-change-feature: hacer que nws-poller alerte con 2 avisos en lugar de 3
→ actualizar pruebas de umbral al nuevo especificación → cambiar impl para que sea verde
→ revisión de código → commit  [GATE 2: confirmar]

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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