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Pont de cycle de vie Nasiko CLI

Utilisez le pont de cycle de vie expérimental Nasiko CLI pour une installation épinglée, un statut en lecture seule et une désinstallation qualifiée avec consentement explicite et limites de télémétrie et de secrets.

Qu'est-ce que Pont de cycle de vie Nasiko CLI ?

Cette compétence fournit un pont de cycle de vie sécurisé pour l'interface en ligne de commande (CLI) Nasiko, gérée via ECC (Enterprise Command Center). Elle permet uniquement l'installation d'une version qualifiée et épinglée (`v0.1.0`), la consultation de l'état en lecture seule et la désinstallation vérifiée. L'installation nécessite un consentement explicite de l'utilisateur via l'option `--yes` et une prévisualisation avec `--dry-run`. La compétence impose des règles strictes : ne jamais exécuter de scripts bootstrap téléchargés, ne jamais exposer de secrets dans les arguments ou la sortie, et ne pas activer la télémétrie sans consentement séparé. Le code source qualifié provient de `https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko` sous licence Apache-2.0, avec des sommes de contrôle SHA-256 épinglées. Pour les actions de connexion, authentification, lancement, déploiement ou arrêt, il faut utiliser directement la CLI Nasiko canonique, ce pont ne couvrant que l'installation, le statut et la désinstallation.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/nasiko-control-plane

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Documentation

Que fait Pont de cycle de vie Nasiko CLI ?

Utilisez cette compétence lorsqu'un utilisateur demande explicitement à ECC d'installer, inspecter ou supprimer la CLI Nasiko qualifiée. Cette compétence n'exploite pas un plan de contrôle Nasiko.

Contrat de sécurité

  • Commencez par ecc nasiko status --json. Le statut est en lecture seule.
  • L'installation nécessite toujours le consentement explicite de l'utilisateur et l'option --yes.
  • Installez uniquement une version épinglée qualifiée par ECC, actuellement v0.1.0.
  • Prévisualisez d'abord avec ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json.
  • Installez avec ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json uniquement après que l'utilisateur a examiné la version, l'origine du registre, l'empreinte et la destination.
  • Supprimez uniquement un binaire toujours qualifié et géré par ECC avec ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json. Prévisualisez la suppression avec --dry-run d'abord.
  • La source qualifiée est https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko, sous licence Apache-2.0 ; les valeurs SHA-256 de l'artefact et du binaire extrait sont épinglées.
  • Ne remplacez jamais la commande qualifiée par un script bootstrap shell ou PowerShell téléchargé.
  • Ne placez jamais de secrets ou d'identifiants dans les arguments de commande, les journaux, la sortie de la compétence, les métadonnées d'installation ou l'état ECC.
  • La télémétrie Nasiko et tout partage avec Nasiko ou Ito doivent être facultatifs et divulgués séparément. L'installation ne constitue pas un consentement à la télémétrie.

Limite du cycle de vie

Le pont ECC initial prend en charge l'installation qualifiée, le statut en lecture seule et la désinstallation avec vérification de propriété. Utilisez directement la CLI Nasiko canonique pour la connexion, l'authentification, le lancement, le déploiement ou l'arrêt jusqu'à ce que ces verbes aient leurs propres contrats ECC vérifiés. Ne devinez pas les verbes CLI.

L'installation de la CLI ne prouve pas qu'un serveur de plan de contrôle est en cours d'exécution, qu'un agent est gouverné, que le routage ou les ACL fonctionnent, que l'observabilité est complète, que la télémétrie a été activée ou que le calcul Ito est connecté. Signalez chaque état séparément.

Comportement en cas d'échec

  • Si la plateforme, l'architecture, la version, le manifeste, l'empreinte, l'archive, le binaire ou la destination échouent à la validation, arrêtez-vous sans exécuter l'artefact.
  • Ne revenez pas à latest.
  • Ne recherchez pas d'entrées PATH arbitraires. Utilisez l'emplacement qualifié d'ECC ou un chemin absolu explicite ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE pour la vérification du développement.
  • Ne traitez pas une installation partielle ou ambiguë comme un succès.

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 associés