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terminal-opener

Abre un ejecutable y su arreglo de argumentos en una ventana de terminal visible mediante un plan de lanzamiento reutilizable y sin shell, con modos de ejecución en seco, JSON, detección de capacidades, respaldo desacoplado y recuperación independiente. Útil cuando Codex necesita abrir una CLI interactiva, sesión SSH, proceso de desarrollo local, sandbox u otro comando basado en argv en una nueva terminal del host; diagnosticar si hay una terminal compatible disponible; o proporcionar un plan procesable cuando la terminal solicitada no es compatible.

¿Qué es terminal-opener?

El skill Terminal Opener está diseñado para que los agentes de IA (como Codex) puedan lanzar comandos con sus argumentos en una ventana de terminal visible del sistema operativo, manteniendo cada elemento del comando como una entrada de proceso separada y evitando por completo la interpolación de comandos de shell. Esto es crucial para preservar la seguridad de variables de entorno sensibles y evitar inyecciones de comandos. El skill soporta principalmente el adaptador de terminal WezTerm, pero incluye detección de capacidades (`--detect`) y modos de respaldo (como `wezterm start` desacoplado) si el multiplexor no está disponible. Ofrece modos de inspección sin lanzamiento (`--dry-run`, `--json`) para que el agente pueda revisar el plan de ejecución antes de abrir una ventana, y modos de recuperación (`--recover`, `--standalone`) que ignoran la configuración del usuario para superar problemas de estado del multiplexor o configuración. El skill se ejecuta mediante un script Node.js (`scripts/open-terminal.js`) que acepta opciones de lanzador antes de `--`, seguidas del ejecutable y sus argumentos, y proporciona salida JSON detallada para diagnóstico en caso de fallo.

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

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Documentación

Terminal Opener

Usa scripts/open-terminal.js para preservar un ejecutable y cada argumento como entradas separadas de proceso. Nunca interpoles una cadena de comando de shell. Mantén cada spawn con shell: false. Por defecto, genera un plan sin lanzamiento. Usa --launch solo después de que el usuario solicite explícitamente una ventana real y el argv haya sido revisado. El proceso lanzado hereda el entorno completo del proceso que lo invoca, incluyendo variables que contienen secretos. El lanzador no filtra el entorno. Ejecútalo desde un shell cuyo entorno sea seguro exponer al comando destino.

Lanzar un comando

Pasa las opciones del lanzador antes de --, luego pasa exactamente un ejecutable seguido de su arreglo de argumentos:

node skills/terminal-opener/scripts/open-terminal.js \
  --launch \
  --cwd /ruta/absoluta/del/host \
  -- ssh -t ejemplo.prueba comando-con-argumentos

Ejecuta primero el modo normal. Deja que WezTerm intente su mux con una nueva ventana, luego deja que el lanzador recurra a un proceso wezterm start desacoplado si el mux no está disponible. Cuando se use el respaldo, lee muxFailure de la salida JSON (o la línea de fallo legible por humanos) para diagnosticar por qué falló la ruta del mux.

Recuperarse de la configuración de terminal

Agrega --recover o --standalone cuando la configuración del usuario o el estado del mux puedan interferir con el comando solicitado. Inicia un proceso WezTerm desacoplado con:

--skip-config start --always-new-process

Espera que el modo de recuperación omita intencionalmente toda la configuración de terminal del usuario.

Inspeccionar antes de lanzar

Omite --launch (o agrega --dry-run) y agrega --json para inspeccionar el ejecutable exacto, argv, directorio de trabajo, adaptador de terminal, lanzamiento principal y respaldo sin abrir una ventana. Trata el plan JSON como el límite de composición para los invocadores.

Ejecuta --detect --json sin un comando para sondear la disponibilidad de terminal. Sigue la action devuelta cuando el adaptador falta o no es compatible. Usa WezTerm para el adaptador actual; trata otras terminales solicitadas como planes no compatibles, no como comandos a ejecutar.

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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