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Pipeline RFC de Ralphinho

Modèle d'exécution multi-agent piloté par RFC avec étapes de validation, files d'attente de fusion et orchestration d'unités de travail. Utilisez-le pour une exécution multi-agent pilotée par RFC avec étapes de validation et file d'attente de fusion.

Qu'est-ce que Pipeline RFC de Ralphinho ?

Ce skill met en œuvre un pipeline d'exécution multi-agent structuré autour de décompositions RFC (Request For Comments), inspiré des workflows de décomposition RFC et d'orchestration multi-unités de 'humanplane'. Il est conçu pour les fonctionnalités trop importantes pour être traitées en un seul passage d'agent, en les découpant en unités de travail indépendamment vérifiables. Le pipeline comprend des étapes allant de la réception RFC à la vérification finale du système, avec des modèles d'unités spécifiant dépendances, périmètre, tests d'acceptation et plans de repli. Il prend en charge l'exécution sur des agents comme Claude Code, Cursor ou Codex, en appliquant des règles de file d'attente de fusion strictes (ne jamais fusionner avec des dépendances non résolues, toujours rebaser, réexécuter les tests d'intégration) et un processus de récupération pour les unités bloquées (avec éviction, capture des résultats et régénération de périmètre). Les sorties incluent un journal d'exécution RFC, des fiches d'évaluation d'unités, un instantané du graphe de dépendances et un résumé des risques d'intégration.

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

Que fait Pipeline RFC de Ralphinho ?

Inspiré par les motifs de décomposition RFC et les workflows d'orchestration multi-unités de humanplane.

Utilisez cette compétence lorsqu'une fonctionnalité est trop volumineuse pour un seul passage d'agent et doit être divisée en unités de travail indépendamment vérifiables.

Étapes du pipeline

  1. Réception RFC
  2. Décomposition en DAG
  3. Affectation des unités
  4. Implémentation des unités
  5. Validation des unités
  6. File d'attente de fusion et intégration
  7. Vérification finale du système

Modèle de spécification d'unité

Chaque unité de travail doit inclure :

  • id
  • depends_on
  • scope
  • acceptance_tests
  • risk_level
  • rollback_plan

Niveaux de complexité

  • Niveau 1 : modifications de fichiers isolées, tests déterministes
  • Niveau 2 : modifications de comportement multi-fichiers, risque d'intégration modéré
  • Niveau 3 : modifications de schéma/authentification/performance/sécurité

Pipeline qualité par unité

  1. recherche
  2. plan d'implémentation
  3. implémentation
  4. tests
  5. révision
  6. rapport prêt pour fusion

Règles de la file d'attente de fusion

  • Ne jamais fusionner une unité avec des échecs de dépendance non résolus.
  • Toujours rebaser les branches d'unités sur la dernière branche d'intégration.
  • Réexécuter les tests d'intégration après chaque fusion mise en file d'attente.

Récupération

Si une unité bloque :

  • retirer de la file d'attente active
  • capturer les conclusions
  • régénérer le périmètre réduit de l'unité
  • réessayer avec des contraintes mises à jour

Sorties

  • journal d'exécution RFC
  • fiches d'évaluation d'unités
  • instantané du graphe de dépendances
  • résumé des risques d'intégration

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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Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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Obra superpowers agent skills.

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See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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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.

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