Communitygithub.com

自動化監査オペレーション

ECC向けの証拠ファーストな自動化インベントリと重複監査ワークフロー。修正を行う前に、どのジョブ、フック、コネクタ、MCPサーバー、ラッパーが稼働中、破損、冗長、欠落しているかをユーザーが知りたい場合に使用します。

自動化監査オペレーション とは?

自動化監査オペレーションは、システム上の自動化の実態を証拠ベースで明らかにし、重複や障害を特定した上で、維持・統合・削除・次回修正の推奨セットを提供するスキルです。このスキルは、ユーザーが「どの自動化が稼働しているか」「何が壊れているか」「どこに重複があるか」を尋ねた際に、まず読み取り専用でインベントリを収集し、設定済み・認証済み・最近確認済み・古いまたは破損・完全に欠落といった状態を明確に分類します。さらに、各自動化の証拠パスを具体的なファイルパスやワークフロー実行ログ、フックログなどでトレースし、最終的に Keep/Merge/Cut/Fix-next の推奨を出力します。このスキルは、クロンジョブ、GitHub Actions、ローカルフック、MCPサーバー、コネクタ、ラッパー、アプリ統合など、複数の自動化面にまたがる監査を統一されたワークフローで実行できる点が特徴であり、ECCエコシステム内の他のスキル(workspace-surface-audit, knowledge-ops, github-ops, ecc-tools-cost-audit, research-ops, verification-loop)と連携することで、検証済みの状態に基づいた正確な自動化の整理・改善を支援します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/automation-audit-ops

お気に入りのAIに質問する

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

自動化監査オペレーション は何をしますか?

ユーザーが次のような質問をした場合に使用します:どの自動化が稼働しているか、どのジョブが壊れているか、どこに重複があるか、どのツールやコネクタが今実際に有用な作業をしているか。

これは監査ファーストのオペレータースキルです。何かを書き換える前に、証拠に基づくインベントリと、維持/統合/削除/次回修正の推奨セットを生成することが仕事です。

スキルスタック

必要に応じて、以下のECCネイティブスキルをワークフローに組み込んでください:

  • workspace-surface-audit:コネクタ、MCP、フック、アプリのインベントリ用
  • knowledge-ops:監査でライブリポジトリの真実と永続的なコンテキストを調整する必要がある場合
  • github-ops:回答がCI、スケジュールワークフロー、Issue、PRの自動化に依存する場合
  • ecc-tools-cost-audit:実際の問題が、関連アプリリポジトリでのwebhookファンアウト、キューされたジョブ、または課金消費である場合
  • research-ops:ローカルインベントリを現在のプラットフォームサポートや公開ドキュメントと比較する必要がある場合
  • verification-loop:想定される回復に依存せず、修正後の状態を証明するため

使用タイミング

  • ユーザーが「どんな自動化があるか」「何が稼働しているか」「何が壊れているか」「何が重複しているか」と尋ねたとき
  • タスクがcronジョブ、GitHub Actions、ローカルフック、MCPサーバー、コネクタ、ラッパー、またはアプリ統合にまたがるとき
  • ユーザーが別のエージェントシステムから何が移植されたか、ECC内でまだ再構築が必要なものを知りたいとき
  • ワークスペースに同じことを実現する複数の方法が蓄積されており、ユーザーが一つの標準的な導管を望んでいるとき

ガードレール

  • ユーザーが明示的に修正を依頼していない限り、読み取り専用で開始する
  • 以下の状態を分離する:
    • 設定済み
    • 認証済み
    • 最近確認済み
    • 古いまたは破損
    • 完全に欠落
  • スキルや設定が参照しているからといって、ツールが稼働していると主張しない
  • 証拠テーブルが存在するまで、重複する面を統合または削除しない

ワークフロー

1. 実際の面をインベントリする

理論化する前に、現在の稼働面を読み取る:

  • リポジトリフックとローカルフックスクリプト
  • GitHub Actionsとスケジュールワークフロー
  • MCP設定と有効化されたサーバー
  • コネクタまたはアプリにバックアップされた統合
  • ラッパースクリプトとリポジトリ固有の自動化エントリポイント

それらを面ごとにグループ化する:

  • ローカルランタイム
  • リポジトリCI/自動化
  • 接続された外部システム
  • メッセージング/通知
  • 課金/顧客オペレーション
  • 研究/モニタリング

2. 各アイテムを稼働状態で分類する

表面化されたすべての自動化について、以下をマークする:

  • 設定済み
  • 認証済み
  • 最近確認済み
  • 古いまたは破損
  • 欠落

次に、問題のタイプを分類する:

  • アクティブな破損
  • 認証停止
  • 状態の陳腐化
  • 重複または冗長性
  • 機能の欠落

3. 証拠パスをトレースする

重要な主張には具体的なソースを添付する:

  • ファイルパス
  • ワークフロー実行
  • フックログ
  • 設定エントリ
  • 最近のコマンド出力
  • 正確な障害シグネチャ

現在の状態が曖昧な場合は、監査が完了したふりをせずに、その旨を直接伝える。

4. 維持/統合/削除/次回修正で終了する

重複しているか疑わしい各面について、以下のいずれかの指示を返す:

  • 維持
  • 統合
  • 削除
  • 次回修正

価値は、ノイズの多い自動化を一つの標準的なECC導管に集約することにあり、すべての履歴パスを保持することにはない。

出力形式

現在の面
- 自動化
- ソース
- 稼働状態
- 証拠

所見
- アクティブな破損
- 重複
- 状態の陳腐化
- 機能の欠落

推奨
- 維持
- 統合
- 削除
- 次回修正

次のECCアクション
- 強化すべき正確なスキル/フック/ワークフロー/アプリ導管

落とし穴

  • ライブインベントリを読み取れる場合に、記憶から回答しない
  • 「設定に存在する」を「動作している」と扱わない
  • 壊れた高シグナルパスを名前指定する前に、低価値の冗長性を修正しない
  • ユーザーが最初にインベントリを求めた場合、タスクをリポジトリの書き換えに拡大しない

検証

  • 重要な主張はライブ証拠パスを引用する
  • 表面化された各自動化は、明確な稼働状態カテゴリでラベル付けされる
  • 最終推奨は、維持/統合/削除/次回修正を区別する

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