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orch-build-mvp

Orchestrer le bootstrapping d'un MVP fonctionnel à partir d'un document de conception ou de spécification — ingérer le document, planifier des tranches verticales fines, échafauder la première tranche de bout en bout, puis implémenter en TDD, réviser et valider avant commit.

Qu'est-ce que orch-build-mvp ?

Le skill `orch-build-mvp` permet de transformer un document de conception (SDD, PRD, system_design) en un MVP fonctionnel en orchestrant un pipeline complet. Il lit le document, extrait le périmètre, les décisions figées et la liste des fonctionnalités, puis ordonne le tout en tranches verticales fines — une seule fonctionnalité de bout en bout en premier, plutôt que toutes les données puis toutes les vues. Il utilise le moteur partagé `orch-pipeline` et réutilise le harnais GAN existant (spec.md + eval-rubric.md) pour piloter la boucle générateur-évaluateur, sans avoir à coder une boucle d'itération manuelle. Le skill s'arrête à deux portes de validation (Gate 1 pour le plan de tranche, Gate 2 pour le pre-commit), produit des commits `feat:` distincts pour l'échafaudage et chaque tranche, et déclenche un `security-reviewer` si une tranche touche à un déclencheur de sécurité. Idéal pour tout développeur ou agent IA qui souhaite passer d'un document de spécification à un code exécutable avec une approche structurée et testée.

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

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Documentation

Que fait orch-build-mvp ?

Acteur · action · cible : orch · build · mvp. Mince surcouche du moteur partagé dans orch-pipeline.

Quand l'utiliser

  • L'utilisateur possède un document de conception / spécification (SDD, PRD, system_design) et souhaite obtenir une tranche verticale fonctionnelle bootstrappée à partir de celui-ci.
  • Prend le chemin du document comme argument, ex. civicpulse/docs/SDD-v0.6.md.

Paramètres de fonctionnement

  • Taille minimale par défaut : grande — c'est le pipeline complet incluant l'Échafaudage.
  • Masque de phase : 0 (lire la spécification) → 1 → 2 (lourd) → 3 (échafaudage) → 4 → 5 → 6.
  • Première action (phase 0 → 2) : lire le document ; extraire le périmètre, les décisions figées et la liste des fonctionnalités ; les ordonner en tranches verticales fines (d'abord un chemin de bout en bout, pas tous les modèles puis toutes les vues). La phase 3 met en place cette première tranche.

Comment ça fonctionne

  1. Exécuter le moteur orch-pipeline avec les paramètres ci-dessus.
  2. Réutiliser le harnais GAN existant au lieu de coder manuellement une boucle d'itération :
    • Traduire le SDD en gan-harness/spec.md + gan-harness/eval-rubric.md (cela remplace ce que gan-planner générerait — vous avez déjà la spécification).
    • Lancer la construction avec /gan-build "<résumé en une ligne>" --skip-planner (valeurs par défaut : --max-iterations 15, --pass-threshold 7.0, --eval-mode playwright ; utilisez --eval-mode code-only pour les tranches non-UI).
    • Cette commande exécute la boucle gan-generator → gan-evaluator et écrit gan-harness/feedback/feedback-NNN.md jusqu'à ce que le score dépasse le seuil ou stagne.
  3. S'arrêter à Porte 1 (plan de tranche) et Porte 2 (pre-commit). Valider l'échafaudage et chaque tranche sous forme de commits feat: distincts.
  4. Ajouter security-reviewer pour toute tranche touchant un déclencheur de sécurité.

Exemple

orch-build-mvp: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md
→ lire SDD → liste de tranches (verticales) → échafauder tranche 1  [PORTE 1 : approuver]
→ /gan-build --skip-planner (boucle générateur → évaluateur) scores vs spécification → réviser
→ commit feat:  [PORTE 2 : confirmer] → tranche suivante

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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