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orch-change-feature

Orchestrer la modification d'une fonctionnalité existante et fonctionnelle vers un nouveau comportement souhaité : mettre à jour ses tests selon la nouvelle spécification, modifier l'implémentation pour correspondre, réviser et valider le commit. À utiliser lorsque le comportement n'est pas cassé mais doit être différent.

Qu'est-ce que orch-change-feature ?

Cette compétence est un orchestrateur dédié à la modification d'une fonctionnalité existante qui fonctionne correctement, mais dont le comportement souhaité change. Contrairement à une correction de bug (`orch-fix-defect`) ou à l'ajout d'une nouvelle fonctionnalité (`orch-add-feature`), `orch-change-feature` permet de faire évoluer le comportement d'une fonctionnalité déjà opérationnelle. Elle s'appuie sur le moteur partagé `orch-pipeline` et exécute un pipeline structuré : mise à jour des tests existants pour refléter la nouvelle spécification (phase 4), puis modification de l'implémentation jusqu'à ce que les tests passent. L'outil intègre des étapes de révision de code et de validation (Gate 1 et Gate 2), et peut déclencher un `security-reviewer` si des modifications touchent à la sécurité. La taille par défaut est petite, adaptée aux ajustements légers (une ou deux fonctions), mais le pipeline peut être adapté pour des changements plus importants.

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

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Documentation

Que fait orch-change-feature ?

Actor · action · cible : orch · change · feature. Surcouche légère du moteur partagé dans orch-pipeline.

Quand l'utiliser

  • Une fonctionnalité existante fonctionne, mais le comportement souhaité est différent (« changer », « ajuster », « faire aussi … », « au lieu de X faire Y »).
  • Distinguer des compétences proches :
    • pas cassé → pas orch-fix-defect (aucun bug à reproduire).
    • pas nouveau → pas orch-add-feature (la capacité existe déjà).

Paramètres d'opération

  • Seuil de taille par défaut : petit — la plupart des ajustements concernent une ou deux fonctions.
  • Masque de phase : 0 → (1 uniquement si le nouveau comportement nécessite une recherche) → léger 2 → 4 → 5 → 6.
  • Première action (phase 4) : mettre à jour les tests existants pour exprimer le nouveau comportement souhaité, puis modifier l'implémentation jusqu'à ce qu'ils passent. Modifier les tests en premier est ce qui distingue un ajustement d'une correction.

Fonctionnement

  1. Exécuter le moteur orch-pipeline avec les paramètres ci-dessus.
  2. Garder le plan léger — seule une taille standard+ justifie le passage planner complet.
  3. Marquer un arrêt à Porte 1 (validation du plan / des tests modifiés) et Porte 2 (pré-commit).
  4. Ajouter security-reviewer si la modification touche un déclencheur de sécurité.

Exemple

orch-change-feature: faire passer le seuil d'alerte de nws-poller de 3 à 2 avertissements
→ mettre à jour les tests de seuil selon la nouvelle spécification → modifier l'implémentation pour qu'ils soient verts
→ révision du code → commit [PORTE 2 : confirmer]

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