Communitygithub.com

orch-pipeline

Motor de orquestación compartido para la familia de habilidades orch-*. Define el pipeline con compuertas de Investigación-Plan-TDD-Revisión-Confirmación, el clasificador de tamaño, el mapa de agentes y las dos compuertas humanas a las que delegan las habilidades de operación orch-*. No se invoca directamente.

¿Qué es orch-pipeline?

Este skill, llamado 'orch-pipeline', es el motor de orquestación compartido que subyace a toda la familia de habilidades 'orch-*' (como orch-add-feature, orch-fix-defect, etc.). No está diseñado para ser invocado directamente por el usuario, sino que actúa como el núcleo al que delegan los skills de operación. Su función principal es clasificar el tamaño de una solicitud (trivial, small, standard, large) basándose en señales como archivos tocados, nuevos contratos o ambigüedad de diseño, y ejecutar un pipeline con compuertas (gates) que consta de seis fases: Toma de requerimientos, Investigación y Reutilización, Planificación, Implementación (TDD), Revisión y Confirmación. Dos compuertas humanas (una después de Plan y otra antes de Confirmar) aseguran que el usuario tenga control y pueda aprobar o detener el flujo. Este pipeline se apoya en agentes especializados como 'planner', 'tdd-guide', 'code-reviewer' y 'security-reviewer', y está diseñado para ser utilizado en plataformas como Claude Code, Cursor o Codex, proporcionando un enfoque consistente y controlado para cinco operaciones distintas: agregar funcionalidad, modificar, corregir defectos, refactorizar y construir un MVP desde cero.

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

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Motor de canalización de orquestación (compartido)

Las habilidades orch-* son envoltorios ligeros. No reimplementan ningún trabajo — clasifican la solicitud, eligen qué fases de esta ejecución de canalización se ejecutan y delegan cada fase a un agente o comando ECC existente. Este archivo es esa canalización.

Invoca una habilidad de operación (orch-add-feature, orch-fix-defect, …) en lugar de este motor directamente. Este archivo es la referencia a la que apuntan.

Cuándo usarlo

  • Se carga indirectamente cuando se ejecuta una habilidad de operación orch-*.
  • Se lee directamente solo al añadir una nueva operación a la familia o ajustar las fases, puertas o mapa de agentes compartidos.

La familia de operaciones

HabilidadOperaciónDesencadenantePrimera acción
orch-add-featurefeaturela capacidad no existe aúninvestigar + planificar un nuevo fragmento
orch-change-featureajustefunciona, pero el comportamiento deseado difieremodificar el comportamiento existente y sus pruebas
orch-fix-defectarregloroto; el comportamiento es incorrectoreproducir como una prueba fallida, luego arreglar
orch-refine-coderefactorizaciónel comportamiento permanece, la estructura mejorareestructurar mientras se mantienen las pruebas en verde
orch-build-mvpmvparrancar desde un documento de diseño/especificacióningerir doc → fragmentos verticales

Estos envoltorios componen comandos ECC existentes en lugar de reemplazarlos: /feature-dev, /plan, /code-review, /build-fix, /refactor-clean, y /gan-build, además de la habilidad tdd-workflow. La familia orch-* añade el clasificador de tamaño compartido y las dos puertas sobre ellos, por lo que un paraguas cubre las cinco operaciones de manera consistente.

Paso 0 — Clasificar tamaño (dimensionamiento correcto)

La ceremonia se escala según el radio de explosión. Puntúa la solicitud en tres señales, toma el nivel más alto que alcance cualquier señal y expresa el resultado en una línea para que el usuario pueda anularlo:

NivelArchivos tocadosNueva dependencia/contratoAmbigüedad de diseñoFases que se ejecutan
trivial1, unas pocas líneasningunaninguna — el cambio es obvio4 → 5 → 6
pequeño1 archivo / 1 funciónningunaclara una vez que lees el código(1 ligera) → 4 → 5 → 6
estándar2–5 archivosquizás un nuevo módulo internouna elección real que hacer1 → 2 → 4 → 5 → 6
grandemuchos / transversalesnueva dependencia externa, API pública o un documento de especificaciónmúltiples preguntas abiertas1 → 2 → (3) → 4 → 5 → 6

La fase 0 (Recepción) siempre se ejecuta y se omite en la columna de máscara anterior. El factor de desempate: cualquier cosa que toque un desencadenante de seguridad (abajo) o una API pública / contrato es al menos estándar, independientemente del recuento de archivos.

Las fases

Cada fase delega — no realiza el trabajo en línea.

  • 0. Recepción — reformula la solicitud. Para orch-build-mvp, lee el documento de especificación/diseño y extrae el alcance, las decisiones fijas y una lista de características.
  • 1. Investigación y reutilización — según rules/common/development-workflow.md: gh search repos / gh search code, luego documentos de Context7 / proveedor, luego registros de paquetes, luego Exa. Prefiere adoptar una implementación probada sobre código nuevo.
  • 2. Planificar — delegar al agente planner (o architect / code-architect para decisiones estructurales). Produce una task_list ordenada como fragmentos verticales delgados. → PUERTA 1.
  • 3. Andamiaje — solo orch-build-mvp: construir el primer fragmento de extremo a extremo.
  • 4. Implementar (TDD) — impulsar cada tarea a través del agente tdd-guide (o la habilidad tdd-workflow): rojo → verde → refactorizar. Respetar la regla de primera acción de la operación.
  • 5. Revisar — agente code-reviewer / /code-review. Añadir security-reviewer siempre que la diferencia toque un desencadenante de seguridad (abajo).
  • 6. Confirmar — confirmaciones convencionales (feat: / fix: / refactor: / …), una por fragmento lógico. → PUERTA 2.

Las dos puertas

Esta familia está controlada, no es autónoma:

  1. PUERTA 1 — después de Planificar. Presentar la task_list; no escribir código de implementación hasta que el usuario lo apruebe.
  2. PUERTA 2 — antes de Confirmar. Presentar el resumen de la diferencia y los mensajes propuestos; no confirmar hasta que el usuario lo confirme.

Todo lo que hay entre las puertas fluye sin detenerse.

Mapa de agentes / comandos

FasePrincipalAlternativo / escalada
Recepción / comprensióncode-explorerrastrear rutas existentes antes de un ajuste, arreglo o refactorización
Planificarplannerarchitect, code-architect para llamadas estructurales
Implementartdd-guide (o habilidad tdd-workflow)build-error-resolver / /build-fix en errores de compilación
Revisarcode-reviewer / /code-reviewrevisor de lenguaje (python-reviewer, typescript-reviewer, …)
Seguridadsecurity-reviewer—
Bucle interno de MVP/gan-build "<breve>" --skip-plannerimpulsa gan-generator → gan-evaluator; ajustar --max-iterations / --pass-threshold

Emparejar el revisor de lenguaje con el repositorio (ver el CLAUDE.md del propio repositorio).

Desencadenante de revisión de seguridad

Incluir security-reviewer cuando la diferencia toque cualquiera de: autenticación o autorización, manejo de entrada de usuario, consultas a bases de datos, rutas del sistema de archivos, llamadas a API externas, criptografía o secretos/credenciales. (Según rules/common/security.md.)

Artefactos de entrega

La canalización no transporta estado oculto — los documentos de planificación son la entrega:

  • La task_list (de Planificar) impulsa el bucle de Implementar.
  • El trabajo más grande también puede emitir PRD / arquitectura / diseño_del_sistema en el docs/ del repositorio según rules/common/development-workflow.md.
  • Los hallazgos de la revisión (CRÍTICO / ALTO) deben resolverse antes de la Puerta 2.

Verificación

  • el nivel de tamaño fue declarado y coincidió con el trabajo
  • la Puerta 1 (plan) y la Puerta 2 (confirmación) fueron respetadas
  • security-reviewer se ejecutó si y solo si se tocó un desencadenante de seguridad
  • las confirmaciones son convencionales y están limitadas a un cambio lógico
  • el comportamiento nuevo/cambiado tiene pruebas; cobertura ≥ 80% según rules/common/testing.md

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.

Skills relacionados