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AIファーストエンジニアリング

AIエージェントが実装出力の大部分を生成するチーム向けのエンジニアリング運営モデルです。エージェントが主に記述したコードベースに対するチームプロセス、レビューのゲート、所有権ルールを設定する際に使用します。

AIファーストエンジニアリング とは?

このスキルは、AIエージェントがコード生成を主導するチーム向けに設計されたエンジニアリング運営モデルです。従来のソフトウェア開発プロセスを、AI生成コードの特性に合わせて適応させます。具体的には、計画の質、評価カバレッジ、システム動作に焦点を当てたレビューへのシフトを促します。また、エージェントフレンドリーなアーキテクチャとして、明確な境界、安定した契約、型付きインターフェース、決定論的なテストを推奨し、暗黙的な振る舞いを避けます。このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIコーディングエージェントを使用するあらゆるチームに適用可能で、テスト基準の引き上げや、行動退行、セキュリティ、データ整合性に焦点を当てたコードレビューの実践方法を提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ai-first-engineering

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ドキュメント

AIファーストエンジニアリング は何をしますか?

このスキルは、AI支援によるコード生成を用いて出荷するチーム向けのプロセス、レビュー、アーキテクチャを設計する際に使用します。

プロセスのシフト

  1. タイピング速度よりも計画の質が重要になります。
  2. 経験則による自信よりも評価カバレッジが重要になります。
  3. レビューの焦点は構文からシステムの振る舞いへと移ります。

アーキテクチャ要件

エージェントフレンドリーなアーキテクチャを推奨します:

  • 明確な境界
  • 安定したコントラクト
  • 型付きインターフェース
  • 決定論的なテスト

暗黙的な振る舞いが隠れた慣習に蔓延するのを避けます。

AIファーストチームにおけるコードレビュー

以下をレビューします:

  • 動作の退行
  • セキュリティの前提
  • データの整合性
  • 障害処理
  • ロールアウトの安全性

自動化で既にカバーされているスタイルの問題に費やす時間は最小限に抑えます。

採用と評価のシグナル

優れたAIファーストエンジニアは:

  • 曖昧な作業をきれいに分解できる
  • 測定可能な合格基準を定義できる
  • シグナルの高いプロンプトと評価を生成できる
  • 納期のプレッシャー下でもリスク管理を徹底できる

テスト基準

生成コードに対するテスト基準を引き上げます:

  • 影響を受けるドメインに対する必須の退行カバレッジ
  • 明示的なエッジケースのアサーション
  • インターフェース境界に対する統合チェック

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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