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API コネクタビルダー

ターゲットリポジトリのパターンに合わせて、新しいAPIコネクタまたはプロバイダを構築します。

API コネクタビルダー とは?

このスキルは、与えられたリポジトリにネイティブな統合サーフェスを追加するために設計されています。単なる汎用HTTPクライアントの生成ではなく、ホストリポジトリの既存のコネクタレイアウト、設定スキーマ、認証モデル、エラーハンドリング、テストスタイル、登録・ディスカバリの配線パターンを厳密に模倣します。まずリポジトリ内の既存コネクタを最低2つ調査し、ハウススタイルを学習します。その後、ターゲット統合の範囲(認証フロー、主要エンティティ、CRUD操作、ページネーション、レート制限、Webhook/ポーリングモデル)を絞り込み、リポジトリネイティブなレイヤ(設定、クライアント、マッピング、エントリポイント、登録、テスト)で構築します。最終的に、新しいコネクタがコードベース内で自然に見えることを検証します。このスキルはClaude CodeやCursorなどのAIエージェントで使用可能で、リポジトリのパターンを尊重した高品質な統合を実現します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/api-connector-builder

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このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

API コネクタビルダー は何をしますか?

このジョブは、単なる汎用HTTPクライアントではなく、リポジトリネイティブな統合サーフェスを追加する場合に使用します。

ポイントは、ホストリポジトリの以下のパターンに一致させることです:

  • コネクタのレイアウト
  • 設定スキーマ
  • 認証モデル
  • エラーハンドリング
  • テストスタイル
  • 登録/ディスカバリの配線

使用タイミング

  • 「このプロジェクトにJiraコネクタを構築して」
  • 「既存のパターンに従ってSlackプロバイダを追加して」
  • 「このAPI用の新しい統合を作成して」
  • 「リポジトリのコネクタスタイルに合ったプラグインを構築して」

ガードレール

  • リポジトリに既存の統合アーキテクチャがある場合、新しいアーキテクチャを発明しないこと
  • ベンダーのドキュメントだけで始めないこと。まずリポジトリ内の既存コネクタから始めること
  • リポジトリがレジストリ配線、テスト、ドキュメントを期待している場合、トランスポートコードだけで止めないこと
  • リポジトリに新しい現在のパターンがある場合、古いコネクタをそのままコピーしないこと

ワークフロー

1. ハウススタイルを学ぶ

既存のコネクタ/プロバイダを最低2つ調査し、以下をマッピングします:

  • ファイルレイアウト
  • 抽象化の境界
  • 設定モデル
  • リトライ/ページネーションの規約
  • レジストリフック
  • テストフィクスチャと命名規則

2. ターゲット統合を絞り込む

リポジトリが実際に必要とするサーフェスのみを定義します:

  • 認証フロー
  • 主要エンティティ
  • コアな読み取り/書き込み操作
  • ページネーションとレート制限
  • Webhookまたはポーリングモデル

3. リポジトリネイティブなレイヤで構築する

典型的なレイヤ:

  • 設定/スキーマ
  • クライアント/トランスポート
  • マッピングレイヤ
  • コネクタ/プロバイダのエントリポイント
  • 登録
  • テスト

4. ソースパターンに対して検証する

新しいコネクタは、コードベース内で自然に見えるべきであり、異なるエコシステムからインポートされたように見えてはいけません。

リファレンス形状

プロバイダスタイル

providers/
  existing_provider/
    __init__.py
    provider.py
    config.py

コネクタスタイル

integrations/
  existing/
    client.py
    models.py
    connector.py

TypeScript プラグインスタイル

src/integrations/
  existing/
    index.ts
    client.ts
    types.ts
    test.ts

品質チェックリスト

  • リポジトリ内の既存統合パターンに一致している
  • 設定のバリデーションが存在する
  • 認証とエラーハンドリングが明示的である
  • ページネーション/リトライ動作がリポジトリの規範に従っている
  • レジストリ/ディスカバリの配線が完了している
  • テストがホストリポジトリのスタイルを反映している
  • リポジトリが期待する場合、ドキュメント/サンプルが更新されている

関連スキル

  • backend-patterns
  • mcp-server-patterns
  • github-ops

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-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

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.

関連スキル