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ECCレシピ

説明されたワークフローを適切なECCコマンドグループ(実行順序と停止条件付き)にマッピングし、すべてのコマンドグループレシピファミリーを参照します。フラットなコマンドカタログの上にファミリーグループ化+実行順序+停止タイミングのレイヤーを追加します。助言のみ。

ECCレシピ とは?

ECCレシピは、ユーザーが特定のワークフローを実行するために必要なECCスラッシュコマンドのグループ、その実行順序、および停止条件を特定するスキルです。これは、単一コマンドの詳細ドキュメントを提供する「ecc-guide」と、単一プロンプトを出力する「prompt-optimizer」の間のギャップを埋めます。このスキルは、ワークフローの説明を受け取り、コマンドをファミリー(例:`orch-*`、`prp-*`、`loop-*`)に分類し、実行順序と停止条件を推奨します。常に`commands/`ディレクトリをライブリードして最新のコマンドセットを取得するため、ハードコードされたリストは使用しません。出力はアドバイス形式であり、実際にコマンドを実行することはありません。Claude Code、Cursor、Codexなどのプラットフォームで使用できます。

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

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ドキュメント

ECCレシピ は何をしますか?

「どのECCスラッシュコマンドグループが自分のワークフローを実行するか、どの順序で、いつ停止するか」のための単一エントリポイント。また、すべてのコマンドグループレシピファミリーを参照できます。

既存の2つのスキル間のギャップを埋めます:

  • ecc-guide — コマンドとドキュメントの場所をリストしますが、フラットなカタログとしてです。
  • prompt-optimizer — タスクをコンポーネントにマッチングしますが、実行順序と停止条件を持つ複数コマンドグループではなく、単一のプロンプトを出力します。

このスキルが追加するもの:ファミリーグループ化 + 実行順序 + 停止条件

有効化タイミング

  • 「<ワークフロー>にはどのコマンドグループを実行すればいい?」
  • 「MVPを構築する/欠陥を修正する/リファクタリングするためのコマンドシーケンスは?」
  • 「すべてのECCコマンドグループレシピを表示して」(カタログモード)
  • 「ECCにはいくつのワークフローパイプラインがある?」
  • ユーザーが説明の有無にかかわらず/ecc-recipesを呼び出す。

使用すべきでない場合

  • ユーザーが今すぐタスクを実行したい場合 — 実際のコマンドにルーティングし、説明はしない。
  • ユーザーが1つのコマンドの詳細なドキュメントを欲している場合 — ecc-guideを使用。
  • ユーザーがドラフトプロンプトの書き換えを望んでいる場合 — prompt-optimizerを使用。

基本原則

現在のファイルから回答し、記憶に頼らない。 コマンドセットは変更されます。カウントやメンバーリストをハードコードしないでください。実行のたびにライブのcommands/ディレクトリを読み込み、ファミリーに分類します。

ライブリード

コマンドディレクトリを解決し(最初に存在するもの)、名前をリストします:

for D in \
  "$HOME"/.claude/plugins/marketplaces/ecc/commands \
  "$HOME"/.claude/plugins/cache/ecc/ecc/*/commands \
  ./commands \
  ./.claude/commands \
  "$HOME"/.claude/commands; do
  [ -d "$D" ] && CMD_DIR="$D" && break
done
[ -z "${CMD_DIR:-}" ] && { echo "ECCコマンドディレクトリが見つかりません。"; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

オプションで、よりリッチなグループ化のためにmanifests/install-*.jsonが存在すれば読み込みます。必要な最小限の読み取りセットを使用します。

ファミリー分類(プレフィックスによる)

コマンド名を先頭のプレフィックスでグループ化します。既知のシングルトンは手動でマッピングします。ファミリーはライブで導出されます — 以下の表は分類ルールであり、固定リストではありません。

ファミリープレフィックスレシピの意味典型的な実行順序
orch-*タスクタイプごとのゲート付き調査、計画、TDD、レビュー、コミットタスクの種類に応じて1つのorch-*を選択。内部フェーズを実行
multi-*マルチモデルワークフローmulti-plan → multi-execute → レビュー(またはmulti-workflowでエンドツーエンド)
prp-*PRD → 計画 → 実装 → PRパイプラインprp-prd → prp-plan → prp-implement → prp-commit → prp-pr
epic-*大規模マルチユニットエピック、並列epic-decompose → epic-claim → epic-validate → epic-review → epic-unblock → epic-sync → epic-publish
loop-*管理された自律ループとモニターloop-start <パターン> を実行し、loop-status で監視
gan-*生成器と評価器のループgan-build(コード)または gan-design(UI);自己ループ
*-build / *-review / *-test言語別CIトライアド<lang>-test(TDD)→ <lang>-build(修正)→ <lang>-review
hookify-*ビヘイビアフック管理hookify → hookify-list → hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / prune継続的学習learn → instinct-status → evolve → promote
シングルトンsanta-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint などスタンドアロン、またはグループ間の接着剤

プレフィックスルールに一致しないコマンドは、その一行説明とともにシングルトンの下にリストします。

仕組み

1. CMD_DIRからコマンド名をライブリード。
2. プレフィックスとシングルトンマップでファミリーに分類。
3. ワークフロー説明が与えられた場合 → マッチモード。
   なしの場合 → カタログモード。
4. 助言のみ:計画を表示。一致したコマンドを実行しない。

カタログモード(説明なし)

ファミリーテーブルを出力:各ファミリー、メンバー数、メンバー、一行説明、典型的な実行順序。最後にコマンド総数と、マッチしたレシピのためのワークフロー説明を促すプロンプトを表示。

マッチモード(説明あり)

  1. ワークフローを一文で言い換える。
  2. 最適な1〜2のファミリーを選択。それぞれの理由を一行で説明。
  3. 実行順序ブロック — 一致したファミリーの正確なコマンドシーケンス。
  4. 停止条件 — 常に明示(最大実行回数、完了シグナル、レビューパス、または単発)。自律ループの場合、サブスクリプション消費に関する警告とバックストップ上限の推奨。
  5. ドキュメントの場所 — commands/<name>.mdパスと/ecc-guide <name>。

出力テンプレート(マッチモード)

ワークフロー: <一文での言い換え>

最適なファミリー: <ファミリー> — <理由>
(代替: <ファミリー> — <理由>)

実行順序:
  /<cmd1>   # ジョブ
  /<cmd2>   # ジョブ
  /<cmd3>   # ジョブ
  停止条件: <条件>
  警告(自律ループのみ): 無制限ループはサブスクリプション/クレジットを消費します — 完了シグナルとともに最大反復回数または最大コストのバックストップを追加してください。

詳細ドキュメント:
  commands/<cmd1>.md   (または: /ecc-guide <cmd1>)

例

カタログ: /ecc-recipes → ファミリーテーブルと総数を表示。

マッチ: /ecc-recipes アプリ全体を事前に計画し、敵対的レビューで自動ビルドを完了まで実行 → 最適: loop-*(自律)がgan-*またはsanta-loop(敵対的)をラップ。実行順序: plan-prd → loop-start rfc-dag --mode safe → loop-statusで監視。停止条件: すべてのユニットがN回連続でレビューに合格(消費を制限するために最大反復回数のバックストップを追加)。

マッチ: /ecc-recipes Goサービスでバグを修正 → 最適: orch-fix-defect(再現、修正、レビュー、コミット)。代替: go-test → go-build → go-review。停止条件: 回帰テストがグリーンでレビューに合格。

非目標

  • 実行エンジンではない — 助言のみ。
  • 個別コマンドの詳細ドキュメントではない — それはecc-guide。
  • プロンプト書き換えではない — それはprompt-optimizer。
  • コマンド数やメンバーリストをハードコードしない — 常にライブリード。

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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