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pont de cycle de vie Nasiko CLI

Utilisez le pont expérimental du cycle de vie Nasiko CLI pour une installation épinglée, un statut en lecture seule et une désinstallation qualifiée avec consentement explicite et respect des limites de télémétrie et de secrets.

Qu'est-ce que pont de cycle de vie Nasiko CLI ?

Cette compétence définit un pont de cycle de vie expérimental pour l'outil en ligne de commande Nasiko CLI, contrôlé par ECC. Elle permet d'installer une version épinglée et qualifiée (actuellement v0.1.0), d'en inspecter le statut en lecture seule, et de le désinstaller après vérification de la propriété. Toute installation nécessite un consentement explicite de l'utilisateur, une prévisualisation via --dry-run, et l'utilisation de la commande qualifiée `ecc nasiko`. La désinstallation n'est autorisée que pour un binaire géré par ECC encore qualifié. Cette compétence interdit explicitement de remplacer la commande qualifiée par un script bootstrap, de transmettre des secrets ou informations d'identification dans les arguments, logs ou métadonnées, et de considérer l'installation comme un consentement à la télémétrie. Elle ne remplace pas l'utilisation directe du Nasiko CLI pour la connexion, l'authentification ou le déploiement. Elle est conçue pour l'environnement ECC et s'applique à toute plateforme supportée par ECC.

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

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Documentation

Que fait pont de cycle de vie Nasiko CLI ?

Utilisez cette compétence lorsqu'un utilisateur demande explicitement à ECC d'installer, d'inspecter ou de supprimer la CLI Nasiko qualifiée. Cette compétence n'exploite pas un plan de contrôle Nasiko.

Contrat de sécurité

  • Commencez par ecc nasiko status --json. Le statut est en lecture seule.
  • L'installation nécessite toujours un consentement explicite de l'utilisateur et l'option --yes.
  • Installez uniquement une version épinglée et qualifiée par ECC, actuellement v0.1.0.
  • Prévisualisez d'abord avec ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json.
  • Installez avec ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json uniquement après que l'utilisateur ait examiné la version, l'origine du registre, le digest et la destination.
  • Supprimez uniquement un binaire encore qualifié et géré par ECC avec ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json. Prévisualisez la suppression avec --dry-run d'abord.
  • La source qualifiée est https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko, sous licence Apache-2.0 ; les valeurs SHA-256 de l'artefact et du binaire extrait sont épinglées.
  • Ne remplacez jamais la commande qualifiée par un script bootstrap téléchargé en shell ou PowerShell.
  • Ne placez jamais de secrets ou d'informations d'identification dans les arguments de commande, les journaux, la sortie de la compétence, les métadonnées d'installation ou l'état ECC.
  • La télémétrie Nasiko et tout partage avec Nasiko ou Ito doit être opt-in et divulgué séparément. L'installation ne constitue pas un consentement à la télémétrie.

Limite du cycle de vie

Le pont ECC initial prend en charge l'installation qualifiée, le statut en lecture seule et la désinstallation avec vérification de propriété. Utilisez directement le Nasiko CLI canonique pour la connexion, l'authentification, le lancement, le déploiement ou l'arrêt jusqu'à ce que ces verbes aient leurs propres contrats ECC vérifiés. Ne devinez pas les verbes CLI.

L'installation de la CLI ne prouve pas qu'un serveur de plan de contrôle est en cours d'exécution, qu'un agent est gouverné, que le routage ou les ACL fonctionnent, que l'observabilité est complète, que la télémétrie a été activée ou que le calcul Ito est connecté. Signalez chaque état séparément.

Comportement en cas d'échec

  • Si la plateforme, l'architecture, la version, le manifeste, le digest, l'archive, le binaire ou la destination échouent à la validation, arrêtez-vous sans exécuter l'artefact.
  • Ne revenez pas à la version latest.
  • Ne parcourez pas les entrées PATH arbitraires. Utilisez l'emplacement qualifié d'ECC ou un ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE absolu explicite pour la vérification de développement.
  • Ne traitez pas une installation partielle ou ambiguë comme un succès.

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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