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orch-refine-code

Orquestra una refactorización que preserva el comportamiento: verifica que las pruebas estén en verde, reestructura sin cambiar el comportamiento, mantiene las pruebas en verde, revisa y realiza un commit controlado. Úsalo cuando la estructura deba mejorar pero el comportamiento no deba cambiar.

¿Qué es orch-refine-code?

Este skill, `orch-refine-code`, es un envoltorio especializado sobre el motor compartido `orch-pipeline` que permite ejecutar refactorizaciones de código que preservan el comportamiento de forma segura y controlada. Está diseñado para situaciones en las que se desea mejorar la estructura interna del código (extrayendo módulos, eliminando duplicación o código muerto, reduciendo anidamientos o renombrando para mayor claridad) sin alterar en absoluto su comportamiento externo. A diferencia de sus skills hermanos (`orch-change-feature` y `orch-fix-defect`), este skill asume que el comportamiento debe permanecer inalterado. El flujo de trabajo típico incluye la confirmación inicial de que las pruebas existentes están en verde, la planificación de la reestructuración, la ejecución de cambios pequeños con pruebas intermedias, y la revisión del código antes de un commit con el prefijo `refactor:`. Soporta operaciones de limpieza de código mediante un agente delegado (`refactor-cleaner`) que ejecuta herramientas como `knip`, `depcheck` y `ts-prune`. Es útil en entornos de desarrollo con Claude Code, Cursor, Codex o cualquier agente de IA que siga la arquitectura orientada a habilidades.

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

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Documentación

¿Qué hace orch-refine-code?

Actor · acción · objetivo: orch · refine · code. Envoltorio ligero sobre el motor compartido en orch-pipeline.

Cuándo usarlo

  • Mismo comportamiento, mejor estructura: extraer módulos, eliminar duplicación, eliminar código muerto, reducir anidamientos, renombrar para mayor claridad.
  • Distinguir de sus gemelos: si el comportamiento debe cambiar de alguna manera, esta es la habilidad incorrecta (orch-change-feature / orch-fix-defect).

Configuración de la operación

  • Tamaño mínimo predeterminado: estándar — las reestructuraciones afectan múltiples archivos.
  • Máscara de fase: 0 → 2 (planificar la reestructuración) → 4 (mantener en verde) → 5 → 6. No se escriben nuevas pruebas de comportamiento; el conjunto de pruebas existente es la red de seguridad.
  • Primer movimiento (fase 4): confirmar que las pruebas relevantes existen y están en verde antes de tocar el código; si la cobertura es escasa, agregar primero pruebas de caracterización. Luego reestructurar en pequeños pasos, volviendo a ejecutar las pruebas después de cada uno.

Cómo funciona

  1. Ejecutar el motor orch-pipeline con la configuración anterior.
  2. Para limpiezas de código muerto/duplicación, delegar en el agente refactor-cleaner (ejecuta knip / depcheck / ts-prune y elimina de forma segura).
  3. Detenerse en Puerta 1 (plan de reestructuración) y Puerta 2 (pre-commit).
  4. Realizar commit como refactor: — el diff debe ser neutral en cuanto al comportamiento.

Ejemplo

orch-refine-code: extraer el cliente HTTP de NWS del archivo poller.py
→ confirmar pruebas en verde → planificar extracción  [PUERTA 1: aprobar]
→ mover en pequeños pasos, pruebas en verde durante todo el proceso → revisión de código
→ commit refactor:  [PUERTA 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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