Communitygithub.com

orch-fix-defect

Orchestrer la correction d’un bogue — le reproduire via un test de régression, le corriger jusqu’au vert, le revoir et le valider — en déléguant chaque phase à l’agent ECC approprié. À utiliser lorsqu’un comportement existant est cassé ou erroné.

Qu'est-ce que orch-fix-defect ?

Le skill `orch-fix-defect` est conçu pour orchestrer la correction d’un bogue (defect) de bout en bout. Il s’appuie sur le moteur partagé `orch-pipeline` et décompose le processus en phases distinctes : reproduction du bogue sous forme d’un test de régression qui échoue (failing test), correction du test jusqu’à ce qu’il passe, revue de code et validation. Ce skill est particulièrement utile lorsque le comportement existant est erroné (mauvaise sortie, crash, régression) et qu’il faut non seulement corriger le code, mais aussi prouver l’existence du bogue via un test. Il est prévu pour les agents ECC (à l’image de ceux de Codex ou Cursor) et se distingue des skills voisins `orch-change-feature` (modification d’un comportement correct) et `orch-add-feature` (ajout de nouvelle fonctionnalité). Le pipeline applique un masque de phase qui passe directement en phase 4 (reproduction), sauf si la cause racine est peu évidente (auquel cas une recherche phase 1 peut être activée). Des passerelles (Gate 1 pour le plan, Gate 2 avant le commit) permettent des points de contrôle, et un réviseur de sécurité peut être ajouté si le défaut touche une zone sensible.

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait orch-fix-defect ?

Acteur · action · cible : orch · fix · defect. Enveloppe légère autour du moteur partagé dans orch-pipeline.

Quand l’utiliser

  • Quelque chose est cassé : mauvaise sortie, erreur, plantage, régression.
  • Distinguer des skills voisins :
    • le comportement est correct mais vous voulez le modifier → orch-change-feature.
    • la capacité n’existe pas encore → orch-add-feature.

Paramètres de fonctionnement

  • Seuil de taille par défaut : petit (souvent trivial).
  • Masque de phase : 0 → (lumière 2 uniquement si la cause racine est peu évidente ou niveau standard+) → 4 → 5 → 6. La recherche (1) est généralement ignorée.
  • Première action (phase 4) : reproduire le bogue sous forme d’un nouveau test qui échoue (test de régression), puis corriger jusqu’à ce qu’il devienne vert. Prouver l’existence du bogue d’abord est ce qui distingue une correction d’une simple retouche.

Comment ça fonctionne

  1. Exécuter le moteur orch-pipeline avec les paramètres ci-dessus.
  2. Si la cause racine n’est pas claire, la délimiter avec code-explorer avant le test rouge ; escalader les échecs de build vers build-error-resolver / /build-fix.
  3. S’arrêter à Porte 1 (uniquement si un plan a été produit) et Porte 2 (avant le commit).
  4. Ajouter security-reviewer si le défaut se trouve dans un chemin sensible à la sécurité.

Exemple

orch-fix-defect : le poller plante sur une réponse NWS vide
→ écrire un test qui échoue reproduisant le plantage → corriger jusqu’au vert
→ revue de code → commit  [PORTE 2 : confirmer]   (commit : fix:)

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.

Skills associés