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terminal-ops

Workflow d'exécution de dépôt basé sur les preuves pour ECC. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite exécuter une commande, vérifier un dépôt, déboguer un échec CI ou pousser un correctif ciblé avec une preuve exacte de ce qui a été exécuté et vérifié.

Qu'est-ce que terminal-ops ?

Terminal Ops est un workflow spécialisé pour l'exécution de commandes dans un dépôt réel, avec un accent fort sur la traçabilité et la preuve des actions effectuées. Il est conçu pour les développeurs et les agents IA qui doivent inspecter, corriger, vérifier et pousser des modifications de manière fiable, en s'appuyant sur un état d'exécution précis. Ce skill est intentionnellement plus étroit que des conseils de codage généraux ; il suit un processus d'opérateur où chaque étape (inspection, modification, vérification, validation) doit être documentée avec des preuves concrètes. Il s'intègre à d'autres compétences ECC comme verification-loop, tdd-workflow ou github-ops pour les cas nécessitant des tests de régression, des vérifications de sécurité ou des dépendances CI. L'objectif est d'éviter les affirmations non vérifiées : aucune correction n'est déclarée tant que la commande de validation n'a pas été réexécutée, et aucun push n'est annoncé tant que la branche n'a pas été effectivement mise à jour sur le serveur distant.

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

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Documentation

Terminal Ops

Utilisez ceci lorsque l'utilisateur souhaite une exécution réelle du dépôt : exécuter des commandes, inspecter l'état git, déboguer une CI ou des builds, effectuer une correction ciblée, et signaler exactement ce qui a changé et ce qui a été vérifié.

Ce skill est intentionnellement plus étroit que des conseils de codage généraux. C'est un workflow opérateur pour l'exécution terminale basée sur les preuves.

Pile de compétences

Tirez ces compétences natives ECC dans le workflow si pertinent :

  • verification-loop pour les étapes de preuve exactes après les modifications
  • tdd-workflow lorsque la correction appropriée nécessite une couverture de régression
  • security-review lorsque des secrets, de l'authentification ou des entrées externes sont impliqués
  • github-ops lorsque la tâche dépend des exécutions CI, de l'état des PR ou du statut des releases
  • knowledge-ops lorsque le résultat vérifié doit être capturé dans le contexte durable du projet

Quand l'utiliser

  • l'utilisateur dit "corriger", "déboguer", "exécuter ceci", "vérifier le dépôt" ou "pousser"
  • la tâche dépend de la sortie de commande, de l'état git, des résultats de test ou d'une correction locale vérifiée
  • la réponse doit distinguer : modifié localement, vérifié localement, commité et poussé

Garde-fous

  • inspecter avant de modifier
  • rester en lecture seule si l'utilisateur a demandé un audit/examen uniquement
  • privilégier les scripts et assistants locaux du dépôt plutôt que des wrappers ad hoc improvisés
  • ne pas déclarer corrigé avant que la commande de validation n'ait été réexécutée
  • ne pas déclarer poussé sauf si la branche a réellement bougé en amont

Workflow

1. Résoudre la surface de travail

Établir :

  • chemin exact du dépôt
  • branche
  • état du diff local
  • mode demandé :
    • inspecter
    • corriger
    • vérifier
    • pousser

2. Lire d'abord la surface défaillante

Avant de modifier quoi que ce soit :

  • inspecter l'erreur
  • inspecter le fichier ou le test
  • inspecter l'état git
  • utiliser les logs ou le contexte déjà fournis avant de relire aveuglément

3. Garder la correction ciblée

Résoudre une défaillance dominante à la fois :

  • utiliser d'abord la plus petite commande de validation utile
  • ne passer à un build/test plus large qu'après avoir traité la défaillance locale
  • si une commande échoue toujours avec la même signature, arrêter les reprises larges et réduire le périmètre

4. Signaler l'état d'exécution exact

Utiliser des mots d'état exacts :

  • inspecté
  • modifié localement
  • vérifié localement
  • commité
  • poussé
  • bloqué

Format de sortie

SURFACE
- dépôt
- branche
- mode demandé

PREUVE
- commande / diff / test en échec

ACTION
- ce qui a changé

STATUT
- inspecté / modifié localement / vérifié localement / commité / poussé / bloqué

Pièges

  • ne pas travailler à partir de mémoire obsolète lorsque l'état du dépôt en direct peut être lu
  • ne pas élargir une correction ciblée en chamboulement à l'échelle du dépôt
  • ne pas utiliser de commandes git destructrices
  • ne pas ignorer le travail local non lié

Vérification

  • la réponse nomme la commande de validation ou le test
  • le travail lié à git nomme le chemin du dépôt et la branche
  • toute affirmation de poussée inclut la branche cible et le résultat exact

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