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エンタープライズエージェント運用

長期間動作するエージェントワークロードを、可観測性、セキュリティ境界、ライフサイクル管理を備えて運用します。単一のCLIセッションを超えた運用制御が必要な長期間動作するエージェントワークロードに使用します。

エンタープライズエージェント運用 とは?

このスキルは、クラウドホスト型または継続的に実行されるエージェントシステム向けに設計されており、ランタイムライフサイクル、可観測性、セーフティ制御、変更管理という4つの主要な運用ドメインをカバーします。不変のデプロイメントアーティファクトや最小権限の認証情報などのベースライン制御を提供し、成功率やタスクあたりの平均リトライ数などの指標を追跡します。障害が発生した場合、新しいロールアウトの凍結、代表的なトレースのキャプチャ、障害ルートの分離、最小限の安全な変更でのパッチ適用、回帰テストとセキュリティチェックの実行、段階的な再開という明確なインシデントパターンに従います。PM2、systemd、コンテナオーケストレーター、CI/CDゲートなどのデプロイメント統合と連携できるため、長時間実行されるエージェントワークロードの堅牢な運用制御を必要とする開発者や運用チームに最適です。

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

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ドキュメント

エンタープライズエージェント運用 は何をしますか?

このスキルは、単一のCLIセッションを超えた運用制御が必要な、クラウドホスト型または継続的に実行されるエージェントシステム向けです。

運用ドメイン

  1. ランタイムライフサイクル(開始、一時停止、停止、再起動)
  2. 可観測性(ログ、メトリクス、トレース)
  3. セーフティ制御(スコープ、権限、キルスイッチ)
  4. 変更管理(ロールアウト、ロールバック、監査)

ベースライン制御

  • 不変のデプロイメントアーティファクト
  • 最小権限の認証情報
  • 環境レベルのシークレットインジェクション
  • ハードタイムアウトとリトライ予算
  • 高リスクアクションの監査ログ

追跡すべきメトリクス

  • 成功率
  • タスクあたりの平均リトライ数
  • 復旧までの時間
  • 成功タスクあたりのコスト
  • 障害クラスの分布

インシデントパターン

障害が急増した場合:

  1. 新しいロールアウトを凍結する
  2. 代表的なトレースをキャプチャする
  3. 障害ルートを分離する
  4. 最小限の安全な変更でパッチを適用する
  5. 回帰テストとセキュリティチェックを実行する
  6. 段階的に再開する

デプロイメント統合

このスキルは以下と連携します:

  • PM2 ワークフロー
  • systemd サービス
  • コンテナオーケストレーター
  • CI/CD ゲート

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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