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plan-canvas

Ouvrez des plans et des artefacts HTML dans un canevas de navigateur local où l'humain annote des éléments, discute, et approuve ou demande des modifications sans quitter la page. À utiliser lors de la présentation d'un plan pour examen, ou lorsque des retours sont nécessaires.

Qu'est-ce que plan-canvas ?

Le skill Plan Canvas crée une boucle de révision interactive entre un agent IA et un humain, permettant à ce dernier de visualiser et d'annoter des artefacts (plans Markdown, documents HTML) directement dans son navigateur. Contrairement à un échange textuel classique, l'humain peut pointer précisément un élément, discuter via un panneau de chat intégré, et émettre un verdict (Approbation / Demande de modification) qui est renvoyé à l'agent sous forme de JSON via un appel CLI bloquant (`ecc-plan-canvas await`). Ce skill fonctionne avec tous les agents capables d'exécuter des commandes shell (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini, OpenCode, Copilot) et gère automatiquement un serveur local dédié (127.0.0.1:4517). L'agent doit répondre dans le canevas, pas seulement dans le terminal, et maintenir une écoute active avec `await` en tâche de fond pour ne pas manquer les retours humains. Les diagrammes Mermaid sont rendus visuellement, et la révision se termine explicitement par une commande `end`.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/plan-canvas

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Documentation

Plan Canvas

Boucle de révision pour les plans et les artefacts visuels : vous écrivez l'artefact, l'humain le révise dans le navigateur — en annotant l'élément exact qu'il vise, en discutant, et en fournissant un verdict Approuver le plan / Demander des modifications — pendant que vous bloquez sur un seul appel CLI qui renvoie ses retours au format JSON.

Inspiré par lavish-axi ; reconstruit nativement pour ECC autour de la porte de confirmation /plan, avec zéro dépendance.

Quand l'utiliser

  • Vous venez d'écrire un artefact de plan (.claude/plans/*.plan.md depuis /plan) et avez besoin de la décision CONFIRM/approuver — le verdict du canevas remplace un "oui/continuer" tapé.
  • L'utilisateur doit pointer ce qui doit changer : révision de conceptions, comparaisons, rapports, ou tout artefact local .md/.html.
  • L'utilisateur demande /plan-canvas, une révision visuelle, ou "ouvre-le dans le navigateur".

Ne PAS utiliser pour : la révision de code de diffs (/code-review), l'exécution d'applications web, ou les URL distantes. Le canevas sert uniquement les fichiers artefacts locaux.

Comment ça fonctionne

Invoquez le CLI comme ecc-plan-canvas — le binaire fourni par le paquet ecc-universal (sur le PATH après une installation globale/plugin ; node "$CLAUDE_PLUGIN_ROOT/scripts/plan-canvas.js" fonctionne aussi pour les installations plugin). Exécutez-le depuis le projet que vous révisez ; il fonctionne depuis n'importe quel répertoire de travail. Il gère un serveur de boucle locale détaché (127.0.0.1:4517) partagé par toutes les sessions, indexé par le chemin de l'artefact — aucun identifiant de session à suivre.

Le flux de travail est une simple boucle CLI-plus-JSON, donc indépendant du modèle et du harnais : tout agent capable d'exécuter une commande shell et de lire la sortie standard le pilote de la même manière (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini, OpenCode, Copilot). Déclenchez-le comme votre harnais expose les compétences — par exemple /plan-canvas dans Claude Code, $plan-canvas dans Codex — ou exécutez directement les commandes ecc-plan-canvas.

# 1. Ouvrir l'artefact dans le navigateur de l'utilisateur (retourne immédiatement)
ecc-plan-canvas open .claude/plans/feature.plan.md

# 2. Bloquer jusqu'à ce que l'humain réponde. Laissez tourner ; réexécutez si interrompu :
#    les retours en file d'attente ne sont jamais perdus.
ecc-plan-canvas await .claude/plans/feature.plan.md

Restez à l'écoute, ou l'humain parle dans le vide

Les retours ne vous parviennent que lorsqu'un await est effectivement en attente sur la session. Si votre tour se termine sans rien écouter, le message reste dans la file et, du côté de l'humain, l'envoi semble ne rien faire du tout.

Exécutez donc await comme une tâche de fond lorsque votre harnais le permet (dans Claude Code, un appel Bash avec run_in_background: true). Il se termine dès que le retour arrive et le harnais vous remet le JSON, ce qui maintient la boucle active entre les tours au lieu de mourir avec l'appel de premier plan. Un await de premier plan fonctionne aussi, mais seulement jusqu'à ce que le harnais le limite dans le temps.

Deux filets de sécurité existent, et aucun n'est une excuse pour ignorer ce qui précède :

  • ecc-plan-canvas pending liste les retours en file d'attente sans écouteur. Vérifiez-le à chaque fois que vous n'êtes pas sûr d'avoir manqué quelque chose.
  • Le crochet stop:plan-canvas-pending bloque la fin de votre tour tant que des retours du canevas ne sont pas livrés, et vous remet les messages. Si vous lisez les retours depuis ce crochet, c'est que vous avez arrêté d'écouter trop tôt.

await imprime du JSON lorsque l'humain agit :

{
  "status": "feedback",
  "items": [
    { "kind": "annotation", "text": "Séparez ceci en deux phases",
      "anchor": { "selector": "h2:nth-of-type(3)", "tag": "h2", "snippet": "Phase 2 : Migration" } },
    { "kind": "verdict", "verdict": "request-changes" }
  ]
}
  • kind: "chat" — message libre ; répondez dans le canevas, pas dans le terminal.
  • kind: "annotation" — retour ancré à un élément (anchor.selector, anchor.snippet montrent ce qu'ils ont pointé ; anchor.textRange.text lorsqu'ils ont surligné un passage).
  • kind: "verdict" — approve signifie que le plan est CONFIRMÉ : arrêtez de scruter, mettez fin à la session, et commencez l'implémentation. request-changes signifie révisez l'artefact (le canevas le recharge en direct) et continuez la boucle.

3. Répondez toujours dans le canevas, puis continuez à écouter. Une commande fait les deux :

ecc-plan-canvas await <fichier> --reply "Phase 2 séparée comme demandé. Regardez."

Chaque message humain reçoit une réponse dans le canevas, même une ligne comme "J'y travaille, je réécris le tableau des risques maintenant." Le silence dans le panneau de chat est impossible à distinguer d'un canevas cassé, ce qui est exactement l'échec que cette boucle existe pour éviter. Répondez-y, pas seulement dans le terminal.

Pendant que vous travaillez, maintenez le chat honnête avec l'indicateur d'activité :

# bulle animée "l'agent réfléchit..." ; rafraîchissez-la pendant un long travail
ecc-plan-canvas typing <fichier> --state thinking
# passez à "l'agent tape..." juste avant qu'une réponse n'arrive
ecc-plan-canvas typing <fichier> --state typing

await définit thinking pour vous dès qu'il vous remet un lot, et --reply l'efface. Les deux états s'auto-expirent, donc un agent planté se dégrade en un "en file d'attente" honnête au lieu de laisser l'humain regarder des points indéfiniment. Rafraîchissez thinking si une révision prend plus d'une minute.

4. Terminez lorsque la révision est conclue : ecc-plan-canvas end <fichier>.

Diagrammes (Mermaid)

Lorsqu'une partie du plan est un flux, une architecture, une séquence, une machine d'état, un modèle ER ou un graphique de dépendances, rédigez-le comme un bloc délimité ```mermaid au lieu d'art ASCII ou d'un mur de prose — le canevas le rend comme un diagramme thématique que l'humain peut pointer. Utilisez-le quand une image se lit plus vite qu'un paragraphe ; évitez-le pour les listes ou tableaux simples.

```mermaid
flowchart LR
  A[Marché résolu] --> B{Observateurs ?}
  B -->|oui| C[Files d'attente des tâches] --> D[Worker en éventail]
```

Les diagrammes s'affichent dans le thème sombre ECC avec la palette d'accentuation. Mermaid se charge dans le navigateur depuis un CDN épinglé ; s'il est indisponible (hors ligne), le bloc se dégrade en affichant son code source, donc la révision n'est jamais bloquée. Pointez un miroir local vers ECC_PLAN_CANVAS_MERMAID_URL pour une utilisation en environnement isolé.

Règles

  • Les artefacts Markdown s'affichent dans le modèle de plan ECC (y compris les blocs Mermaid) ; les artefacts .html s'affichent tels quels avec la couche d'annotation injectée. Pour les conseils de création HTML, utilisez les compétences frontend-design-direction et artifact-design.
  • Modifiez le fichier artefact pour réviser — le canevas se recharge en direct lors de l'enregistrement. Ne réexécutez jamais open pour rafraîchir.
  • {"status": "ended", "endedBy": "user"} (ou sessionEnded: true sur un lot de retours) signifie que l'utilisateur a fermé la révision : arrêtez de scruter, livrez les mises à jour restantes dans le chat, et ne rouvrez pas. Un simple open sur cette session est refusé ; passez --reopen uniquement lorsque l'utilisateur demande de reprendre.
  • Les ressources associées (images, CSS) doivent se trouver à côté de l'artefact et être référencées par chemin relatif.
  • Le serveur est en boucle locale uniquement et se ferme après 30 minutes d'inactivité (ECC_PLAN_CANVAS_IDLE_MS) ; stop l'arrête explicitement. L'état se trouve dans ~/.claude/plan-canvas/ (ECC_PLAN_CANVAS_STATE_DIR).

Exemples

Flux d'approbation du plan — /plan écrit .claude/plans/notifications.plan.md et doit ATTENDRE la confirmation :

ecc-plan-canvas open .claude/plans/notifications.plan.md
ecc-plan-canvas await .claude/plans/notifications.plan.md
# → {"status":"feedback","items":[{"kind":"verdict","verdict":"approve"}]}
ecc-plan-canvas end .claude/plans/notifications.plan.md
# le plan est confirmé — commencez l'implémentation

Boucle de révision — les retours arrivent, vous modifiez le fichier, répondez, continuez à écouter :

# await a renvoyé des annotations → modifiez le .plan.md (le canevas se recharge en direct)
ecc-plan-canvas await <fichier> --reply "Tableau des risques retravaillé."
# → bloque à nouveau jusqu'à la prochaine réponse

Anti-patrons

  • Scruter avec --timeout-ms dans une boucle. Cela existe pour les tests. Laissez plutôt le simple await tourner.
  • Terminer votre tour sans await à l'écoute alors que la révision est encore ouverte. C'est le seul échec que l'humain vit comme "j'ai envoyé un message et rien ne s'est passé".
  • Lire les retours mais répondre uniquement dans le terminal. L'humain regarde le canevas.
  • Rouvrir après une fin initiée par l'utilisateur "juste pour montrer" quelque chose.
  • Coller tout le plan dans le chat et ouvrir un canevas — choisissez le canevas et limitez le résumé du terminal à une ligne.
  • Analyser le chat du canevas à partir des fichiers d'état — tout ce dont vous avez besoin arrive via await.

Notes de conception et origine : docs/design/plan-canvas.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 associés