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hermes-imports

Convertir des flux de travail Hermes locaux en compétences ECC nettoyées et prêtes à être publiées. À utiliser lorsque vous préparez un flux de travail Hermes pour une réutilisation publique dans ECC sans fuite d'état de l'espace de travail privé, d'identifiants ou de chemins locaux.

Qu'est-ce que hermes-imports ?

Cette compétence permet de transformer des flux de travail Hermes (le shell opérateur) en compétences ECC (la couche de flux de travail réutilisable) sécurisées pour une publication publique. Elle est conçue pour éviter la fuite d'informations sensibles telles que les identifiants, les chemins absolus locaux ou les noms de comptes privés. Le processus guide l'utilisateur à travers une liste de vérification de nettoyage (sanitisation) qui inclut la suppression des jetons d'API, des chemins absolus, des données CRM ou sanitaires, et la conversion des chemins locaux en chemins relatifs au dépôt. Enfin, la compétence génère un contrat de sortie structuré avec le nom de la compétence ECC candidate, le résumé du flux nettoyé, les entrées publiques requises, les entrées privées supprimées, les risques restants et les fichiers à créer ou mettre à jour.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/hermes-imports

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Documentation

Hermes Imports

Utilisez cette compétence lorsque vous transformez un flux de travail Hermes répété en quelque chose de sûr à publier dans ECC.

Hermes est le shell opérateur. ECC est la couche de flux de travail réutilisable. Les importations doivent déplacer les modèles stables de Hermes vers ECC sans transférer l'état privé.

Quand l'utiliser

  • Un flux de travail Hermes a été répété suffisamment de fois pour devenir réutilisable.
  • Une invite opérateur locale doit devenir une compétence ECC publique.
  • Un flux de travail de lancement, de contenu, de recherche ou d'ingénierie nécessite des documents de passation nettoyés.
  • Un flux de travail mentionne des chemins locaux, des identifiants, des ensembles de données personnels ou des noms de comptes privés qui doivent être supprimés avant la publication.

Règles d'importation

  • Convertissez les chemins locaux en chemins relatifs au dépôt ou en espaces réservés.
  • Remplacez les noms de comptes réels par des étiquettes de rôle comme operateur, profil par défaut ou propriétaire de l'espace de travail.
  • Décrivez les exigences d'identification uniquement par le nom du fournisseur.
  • Gardez les exemples étroits et opérationnels.
  • N'expédiez pas d'exports d'espace de travail bruts, de jetons, de fichiers OAuth, de données de santé, de données CRM ou de données financières.
  • Si le flux de travail nécessite un état privé pour avoir du sens, conservez-le localement.

Liste de vérification du nettoyage

Avant de valider un flux de travail importé, vérifiez la présence de :

  • chemins absolus comme /Users/...
  • chemins ~/.hermes sauf si le document explique explicitement la configuration locale
  • clés API, jetons, cookies, fichiers OAuth ou chaînes de bearer
  • numéros de téléphone, adresses e-mail privées et graphes de contacts personnels
  • noms de clients, noms de famille ou noms de comptes qui ne sont pas déjà publics
  • détails de revenus, de santé ou CRM
  • journaux bruts qui incluent des sorties d'outils provenant de systèmes privés

Modèle de conversion

  1. Identifiez la boucle opérateur répétable.
  2. Supprimez les entrées et sorties privées.
  3. Réécrivez les chemins locaux en exemples relatifs au dépôt.
  4. Transformez les instructions ponctuelles en une section Quand l'utiliser et un processus court.
  5. Ajoutez des exigences de sortie concrètes.
  6. Exécutez une analyse des secrets et des chemins locaux avant d'ouvrir une PR.

Exemple : Passation de lancement

Invite Hermes locale :

Lisez mes fichiers d'espace de travail locaux et finalisez la copie de lancement.

Version sécurisée pour ECC :

Utilisez le pack de publication public sous docs/releases/<version>/.
Retournez un fil X, un post LinkedIn, une liste de vérification d'enregistrement et la liste des ressources manquantes.

Exemple : Tâche opérateur en heures calmes

Tâche Hermes locale :

Exécutez mes vérifications privées de boîte de réception, de finances et de contenu pendant la nuit.

Version sécurisée pour ECC :

Décrivez la politique de planification, la fenêtre d'heures calmes, les règles d'escalade et les catégories de vérifications. N'incluez pas de sources de données privées ni d'identifiants.

Contrat de sortie

Retournez :

  • nom de compétence ECC candidate
  • résumé du flux de travail nettoyé
  • entrées publiques requises
  • entrées privées supprimées
  • risques restants
  • fichiers qui doivent être créés ou mis à jour

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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