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Ouvreur de terminal

Ouvrir un exécutable et son tableau d'arguments dans une fenêtre de terminal visible via un plan de lancement réutilisable, sans shell, avec modes dry-run, JSON, détection de capacité, fallback détaché et récupération autonome.

Qu'est-ce que Ouvreur de terminal ?

Cette compétence permet d'ouvrir un exécutable et ses arguments dans une nouvelle fenêtre de terminal, en évitant toute interpolation de chaîne de commande shell. Elle est utile pour lancer des sessions SSH interactives, des processus de développement locaux, des sandbox, ou toute commande basée sur argv. Le plan de lancement est réutilisable et inclut des modes dry-run et JSON pour inspecter les détails avant l'exécution, ainsi qu'une détection de capacité pour vérifier si un terminal est disponible. Si le terminal demandé n'est pas supporté, la compétence fournit un plan d'action pour diagnostiquer et récupérer. Elle fonctionne avec des adaptateurs de terminal comme WezTerm, et utilise un mode de secours détaché (`wezterm start`) lorsque le multiplexeur (mux) n'est pas disponible. En mode recovery ou standalone, elle ignore la configuration utilisateur pour garantir un lancement propre. La compétence est conçue pour être utilisée avec Codex (ou d'autres agents IA) et se base sur le script `scripts/open-terminal.js`.

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

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Documentation

Que fait Ouvreur de terminal ?

Utilisez scripts/open-terminal.js pour conserver un exécutable et chaque argument comme entrées de processus distinctes. N'interpolez jamais une chaîne de commande shell. Gardez chaque spawn sur shell: false. Par défaut, utilisez un plan sans lancement. Utilisez --launch uniquement après que l'utilisateur a explicitement demandé une fenêtre réelle et que argv a été révisé. Le processus lancé hérite de l'environnement complet du processus appelant, y compris les variables contenant des secrets. Le lanceur ne filtre pas l'environnement. Exécutez-le depuis un shell dont l'environnement peut être exposé en toute sécurité à la commande cible.

Lancer une commande

Passez les options du lanceur avant --, puis passez exactement un exécutable suivi de son tableau d'arguments :

node skills/terminal-opener/scripts/open-terminal.js \
  --launch \
  --cwd /absolute/host/path \
  -- ssh -t exemple.test commande-avec-arguments

Exécutez d'abord le mode normal. Laissez WezTerm essayer son mux avec une nouvelle fenêtre, puis laissez le lanceur tomber en secours vers un processus wezterm start détaché si le mux n'est pas disponible. Lorsque le secours est utilisé, lisez muxFailure dans la sortie JSON (ou la ligne d'échec lisible par l'humain) pour diagnostiquer pourquoi le chemin mux a échoué.

Récupérer depuis la configuration du terminal

Ajoutez --recover ou --standalone lorsque la configuration utilisateur ou l'état du mux peut interférer avec la commande demandée. Démarrez un processus WezTerm détaché avec :

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

Attendez-vous à ce que le mode de récupération ignore intentionnellement toute configuration utilisateur du terminal.

Inspecter avant le lancement

Omettez --launch (ou ajoutez --dry-run) et ajoutez --json pour inspecter l'exécutable exact, argv, le répertoire de travail, l'adaptateur de terminal, le lancement principal et le secours sans ouvrir une fenêtre. Traitez le plan JSON comme la limite de composition pour les appelants.

Exécutez --detect --json sans commande pour sonder la disponibilité du terminal. Suivez l'action retournée lorsque l'adaptateur est manquant ou non supporté. Utilisez WezTerm pour l'adaptateur actuel ; traitez les autres terminaux demandés comme des plans non supportés, et non comme des commandes à exécuter.

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