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hermes-imports

ローカルHermesオペレーターワークフローをサニタイズされたECCスキルとリリースパッケージアーティファクトに変換します。プライベートなワークスペース状態、認証情報、ローカルパスを漏洩させずにHermesワークフローを公開ECCで再利用可能にするために使用します。

hermes-imports とは?

このスキルは、Hermesオペレーターシェルで繰り返し使用されるワークフローを、公開ECC(リユーザブルワークフローレイヤー)で安全に共有可能なスキルに変換するためのものです。Hermesはオペレーターシェルであり、ECCは再利用可能なワークフローレイヤーです。このスキルは、安定したパターンをHermesからECCに移行する際に、プライベートな状態を移動させずに行うためのルールと手順を提供します。具体的には、ローカルパスや認証情報、個人データを削除し、リポジトリ相対パスやロールラベルに置き換えるサニタイゼーションチェックリスト、変換パターン、出力契約が含まれています。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントで使用することを想定しており、開発者が安全かつ効率的にHermesワークフローを公開可能なECCスキルに変換できます。

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

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ドキュメント

Hermes Imports

繰り返し使用されるHermesワークフローをECCで安全に公開可能な形に変換する際に、このスキルを使用します。

Hermesはオペレーターシェルです。ECCは再利用可能なワークフローレイヤーです。インポートは、プライベートな状態を移動させずに、安定したパターンをHermesからECCに移行する必要があります。

使用すべき状況

  • Hermesワークフローが十分に繰り返され、再利用可能になった場合。
  • ローカルオペレータープロンプトを公開ECCスキルにしたい場合。
  • 起動、コンテンツ、リサーチ、エンジニアリングのワークフローで、サニタイズされたハンドオフドキュメントが必要な場合。
  • 公開前に削除しなければならないローカルパス、認証情報、個人データセット、プライベートアカウント名にワークフローが言及している場合。

インポートルール

  • ローカルパスをリポジトリ相対パスまたはプレースホルダーに変換します。
  • 実際のアカウント名をオペレーター、デフォルトプロファイル、ワークスペース所有者などのロールラベルに置き換えます。
  • 認証情報の要件はプロバイダー名のみで説明します。
  • 例は狭く、運用に焦点を当てて維持します。
  • 生のワークスペースエクスポート、トークン、OAuthファイル、健康データ、CRMデータ、財務データは出荷しないでください。
  • ワークフローが理解のためにプライベートな状態を必要とする場合は、ローカルに保持してください。

サニタイゼーションチェックリスト

インポートしたワークフローをコミットする前に、以下をスキャンします。

  • /Users/... などの絶対パス
  • 明示的にローカルセットアップを説明しているドキュメントでない限り、~/.hermes パス
  • APIキー、トークン、クッキー、OAuthファイル、ベアラー文字列
  • 電話番号、プライベートメールアドレス、個人の連絡先グラフ
  • 既に公開されていないクライアント名、家族名、アカウント名
  • 収益、健康、CRMの詳細
  • プライベートシステムからのツール出力を含む生ログ

変換パターン

  1. 繰り返し可能なオペレーターループを特定します。
  2. プライベートな入力と出力を削除します。
  3. ローカルパスをリポジトリ相対の例として書き換えます。
  4. 一回限りの指示を「使用すべき状況」セクションと短いプロセスに変換します。
  5. 具体的な出力要件を追加します。
  6. PRを開く前に、シークレットとローカルパスのスキャンを実行します。

例: 起動ハンドオフ

ローカルHermesプロンプト:

私のローカルワークスペースファイルを読み、起動コピーを完成させてください。

ECC安全版:

docs/releases/<version>/ の下にある公開リリースパックを使用してください。
Xスレッド1つ、LinkedIn投稿1つ、録画チェックリスト1つ、不足アセットリスト1つを返してください。

例: 静的時間帯オペレータジョブ

ローカルHermesジョブ:

一晩中、私のプライベート受信箱、財務、コンテンツチェックを実行してください。

ECC安全版:

スケジューラポリシー、静的時間帯ウィンドウ、エスカレーションルール、チェックのカテゴリを説明してください。プライベートデータソースや認証情報は含めないでください。

出力契約

以下を返します。

  • 候補となるECCスキル名
  • サニタイズされたワークフロー概要
  • 必要な公開入力
  • 削除されたプライベート入力
  • 残存リスク
  • 作成または更新すべきファイル

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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