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terminal-ops

Workflow d'exécution de dépôt basé sur les preuves pour ECC. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite exécuter une commande, vérifier un dépôt, déboguer un échec CI ou pousser une correction ciblée avec une preuve exacte de ce qui a été exécuté et vérifié.

Qu'est-ce que terminal-ops ?

Terminal Ops est un skill conçu pour les agents IA (comme Claude Code, Cursor, Codex) qui se concentre sur l'exécution réelle de commandes dans un dépôt, en mettant l'accent sur la traçabilité et la vérification des preuves. Il est plus restrictif qu'un simple conseil de codage général et agit comme un workflow opérateur pour les opérations terminales basées sur les preuves. Ce skill est utile lorsque l'utilisateur demande de corriger, déboguer, exécuter une commande ou pousser une modification, nécessitant des preuves exactes de ce qui a été changé et vérifié. Il intègre d'autres skills ECC comme verification-loop pour les étapes de vérification, tdd-workflow pour les tests de régression, security-review pour la sécurité, github-ops pour les opérations GitHub, et knowledge-ops pour la capture de connaissances. Le workflow suit une séquence stricte : résolution de la surface de travail (chemin du dépôt, branche, état du diff), inspection de l'échec avant toute modification, correction ciblée (un seul problème à la fois), et rapport final avec des mots-clés exacts comme inspecté, modifié localement, vérifié localement, commité, poussé ou bloqué. Le format de sortie attendu inclut SURFACE (dépôt, branche, mode demandé), EVIDENCE (commande/diff/test en échec), ACTION (ce qui a changé) et STATUS (état exact). Les garde-fous incluent l'inspection avant édition, le maintien en lecture seule si demandé, l'utilisation de scripts locaux, et l'obligation de relancer la commande de preuve avant de revendiquer une correction.

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

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Documentation

Terminal Ops

Utilisez ceci lorsque l'utilisateur souhaite une exécution réelle de dépôt : exécuter des commandes, inspecter l'état git, déboguer la CI ou les builds, effectuer une correction ciblée, et rapporter exactement ce qui a changé et ce qui a été vérifié.

Ce skill est intentionnellement plus restrictif que les conseils de codage généraux. C'est un workflow opérateur pour l'exécution terminale basée sur les preuves.

Stack de compétences

Intégrez ces skills ECC natifs dans le workflow lorsque cela est pertinent :

  • verification-loop pour les étapes de preuve exactes après les modifications
  • tdd-workflow lorsque la correction nécessite une couverture de régression
  • security-review lorsque des secrets, une authentification ou des entrées externes sont impliqués
  • github-ops lorsque la tâche dépend des exécutions CI, de l'état des PR ou du statut de release
  • knowledge-ops lorsque le résultat vérifié doit être capturé dans le contexte durable du projet

Quand l'utiliser

  • l'utilisateur dit "corrige", "débogue", "exécute ceci", "vérifie le dépôt" ou "pousse-le"
  • la tâche dépend de la sortie d'une commande, de l'état git, des résultats de test ou d'une correction locale vérifiée
  • la réponse doit distinguer modifié localement, vérifié localement, commité et poussé

Garde-fous

  • inspectez avant d'éditer
  • restez en lecture seule si l'utilisateur a demandé uniquement un audit/examen
  • privilégiez les scripts et aides locaux du dépôt plutôt que des wrappers ad hoc improvisés
  • ne revendiquez pas une correction tant que la commande de preuve n'a pas été relancée
  • ne revendiquez pas un push tant que la branche n'a pas réellement bougé en amont

Workflow

1. Résoudre la surface de travail

Établir :

  • chemin exact du dépôt
  • branche
  • état du diff local
  • mode demandé :
    • inspecter
    • corriger
    • vérifier
    • pousser

2. Lire d'abord la surface en échec

Avant de modifier quoi que ce soit :

  • inspectez l'erreur
  • inspectez le fichier ou le test
  • inspectez l'état git
  • utilisez les logs ou le contexte déjà fournis avant de relire aveuglément

3. Garder la correction ciblée

Résolvez un échec dominant à la fois :

  • utilisez d'abord la plus petite commande de preuve utile
  • ne passez à un build/test plus large qu'après avoir traité l'échec local
  • si une commande échoue avec la même signature, arrêtez les tentatives larges et réduisez le périmètre

4. Rapporter l'état exact d'exécution

Utilisez des mots d'état exacts :

  • inspecté
  • modifié localement
  • vérifié localement
  • commité
  • poussé
  • bloqué

Format de sortie

SURFACE
- dépôt
- branche
- mode demandé

PREUVE
- commande / diff / test en échec

ACTION
- ce qui a changé

STATUT
- inspecté / modifié localement / vérifié localement / commité / poussé / bloqué

Pièges

  • ne travaillez pas à partir d'une mémoire obsolète lorsque l'état du dépôt en direct peut être lu
  • n'élargissez pas une correction ciblée en remaniement à l'échelle du dépôt
  • n'utilisez pas de commandes git destructrices
  • n'ignorez pas le travail local sans rapport

Vérification

  • la réponse nomme la commande de preuve ou le test
  • le travail lié à git nomme le chemin du dépôt et la branche
  • toute revendication de push inclut la branche cible et le résultat exact

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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