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動的ワークフローモード

タスクローカルなハーネス、評価ゲート、再利用可能なスキルの抽出を設計し、Claudeの動的ワークフローモードやその他の適応型エージェントハーネスに対応します。タスクローカルハーネスの構築、評価ゲートの追加、アドホックな作業からの再利用可能なスキル抽出に使用します。

動的ワークフローモード とは?

このスキルは、コーディングエージェントが静的なコマンドフローに従う代わりに、タスクローカルなハーネスを生成または適応できる動的ワークフローモードを規律あるシステムに変えるためのものです。使い捨ての作業用の一時的なハーネス、繰り返し作業用の共有スキル抽出、チーム向けの監視可能なコントロールペーンチェックポイントを提供します。プロジェクトやチームのワークフローを効率化し、安全性と観測可能性を確保するための明確な意思決定ツリー、テンプレート、評価ゲートが含まれています。主なユースケースは、カスタムループの構築、評価ハーネスの作成、複数のエージェント間で再利用可能なスキルの抽出、およびチームハンドオフのためのコントロールペーンチェックポイントの設定です。Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilotなどのプラットフォームで使用でき、ワークフローの設計と実行に対する構造化されたアプローチを提供します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/dynamic-workflow-mode

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ドキュメント

動的ワークフローモード は何をしますか?

このスキルは、コーディングエージェントが静的なコマンドフローのみに従うのではなく、タスクローカルなハーネスを生成または適応できる場合に使用します。目標は、動的ワークフローモードを規律あるシステムにすることです: 1回限りの作業用の一時的なハーネス、繰り返し作業用の共有スキル抽出、チーム向けの監視可能なコントロールペーンチェックポイント。

アクティベートするタイミング

  • ユーザーが動的ワークフロー、カスタムハーネス、タスクごとのハーネス、適応型ワークフロー、またはClaude Codeの動的ワークフローモードに言及した場合。
  • タスクにカスタムループ、評価器、クローラー、フィクスチャジェネレーター、ウォッチャー、またはローカルダッシュボードが必要な場合。
  • 複数のエージェントが同じ繰り返し可能なプロセスを必要としているが、そのプロセスがまだ共有スキルとしてキャプチャされていない場合。
  • ワークフローに耐久性のあるハンドオフ成果物、評価エビデンス、またはマージ前のオペレーター承認が必要な場合。

コア契約

動的ワークフローモードは、ハーネスが同じステップを手動で実行するよりも安価で安全な場合にのみ、タスクローカルなハーネスを生成する必要があります。ハーネスには以下が必要です:

  • 目的: ハーネスが担当する成果と、明示的に担当しない成果。
  • 入力: ファイル、URL、プロンプト、データソース、認証情報ポリシー、ユーザー提供の制約。
  • 出力: コミット、レポート、スクリーンショット、ステータスファイル、またはコントロールペーンスナップショット。
  • 評価: 「実行された」だけでなく、タスクに紐づく少なくとも1つの合格/不合格チェック。
  • ハンドオフ: 何が起こったか、何がブロックされているか、どのように再開するかを次のオペレーターに伝える短い成果物。

動的ハーネス決定木

  1. 1回限りのタスク: インラインに保つ。ハーネスを発明しない。
  2. 入力が変わる繰り返しタスク: タスクローカルなハーネスを作成し、一時的またはプロジェクトローカルな作業領域に保管する。
  3. チームメイトやリポジトリ間で繰り返されるタスク: パターンを共有スキルに抽出する。
  4. 外部状態、キューイング、承認が必要なタスク: 自動化を追加する前に、コントロールペーンの可視性を追加する。
  5. 安全リスクのあるタスク: 自律実行の前に評価ゲートと人間によるマージゲートを追加する。

タスクローカルハーネステンプレート

コードを書く前に次の構造を使用します:

# 動的ワークフローハーネス

目的:
- 出荷するもの:
- 出荷しないもの:

入力:
- リポジトリまたはワークスペース:
- 外部システム:
- 認証情報ポリシー:

ループ:
1. 現在の状態を発見する。
2. 最小限の有用な成果物を生成または更新する。
3. 評価チェックを実行する。
4. ステータスとハンドオフを記録する。
5. ゲート不合格、所有権不明、または安全でない外部アクションで停止する。

評価:
- コマンド:
- 期待される合格シグナル:
- 不合格時の所有者:

ハンドオフ:
- ステータス:
- エビデンス:
- 次のアクション:

共有スキル抽出

以下のうち少なくとも2つが真である場合にのみ、タスクローカルハーネスを共有スキルに昇格させます:

  • 同じワークフローが複数のセッション、リポジトリ、チーム、または起動で出現する。
  • ワークフローに特定の言語、ツール、または安全性のシーケンスが必要である。
  • オペレーターがゲートをスキップしたりコンテキストを失ったりすることで失敗が繰り返される。
  • ワークフローに安定した入出力契約がある。
  • ワークフローがコントロールペーン、ステータスボード、またはチームハンドオフの恩恵を受ける。

抽出する際は、まずskills/<name>/SKILL.mdにスキルを記述します。レガシースラッシュエントリサーフェスがまだ必要な場合にのみ、コマンドシムを追加します。

コントロールペーンチェックポイント

動的ワークフローモードは、状態を公開する場合にチームで使用可能になります。タスクが複数のセッションにまたがるたびに、これらのチェックポイントを記録します:

  • 計画: 目的、所有者、受入基準、リスクのある外部システム。
  • キュー: 作業アイテム、割り当てられたエージェントロール、ブランチ/ワークツリー、依存関係エッジ。
  • 実行: アクティブなハーネス、現在のループステップ、最近の評価結果、利用可能な場合はトークン/コストシグナル。
  • ゲート: テスト結果、ブラウザスクリーンショット、セキュリティレビュー、マージ準備完了。
  • ハンドオフ: 完了したこと、失敗したこと、人間による判断が必要なこと。

リポジトリでECC2状態が有効になっている場合は、追跡されていないメモを散乱させる代わりに、ECCコントロールペーンまたは状態ストアバックアップスクリプトを介してチェックポイントを追加または読み取ることを推奨します。

評価ゲート

すべての動的ハーネスにはタスク固有の評価が必要です。最も安価で信頼性の高いゲートを選んでください:

作業タイプ評価ゲート
コード機能フォーカステスト、lint、カバレッジ、1つの統合パス
UI/コントロールペーンスクリーンショットとオーバーフロー/エラーチェック付きブラウザスモーク
エージェントワークフローフィクスチャトランスクリプトまたは期待されるルーティング付きシードワークアイテム
研究/コンテンツソースに依存しないブリーフ、主張チェックリスト、公開準備完了のアウトライン
統合ドライランコマンド、設定検証、シークレットスキャンなし

評価を別のチームメイトが再実行できるようになるまでは、動的ワークフローが再利用可能であると主張しないでください。

アンチパターン

  • 実際の意思決定ロジックをオペレーターから隠すスクリプトを生成すること。
  • 動的ワークフローモードをテストをスキップする許可として扱うこと。
  • 共有スキルやステータス成果物が本当の成果物である場合に、1回限りのドキュメントを作成すること。
  • 所有権、マージゲート、競合ポリシーなしで複数のエージェントを実行すること。
  • 生のプライベート研究データを公開ドキュメントに漏洩させること。

出力標準

次のもので締めくくります:

  • ハーネスまたはスキルのパス。
  • 評価コマンドと結果。
  • コントロールペーンまたはハンドオフ成果物のパス。
  • 次に再利用可能な抽出候補。

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.

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