Communitygithub.com

Nasiko CLI ライフサイクルブリッジ

実験的なNasiko CLIライフサイクルブリッジを使用して、ピン留めされたインストール、読み取り専用の状態確認、および明示的な同意とテレメトリ・シークレットの境界を伴う適格なアンインストールを行います。

Nasiko CLI ライフサイクルブリッジ とは?

このスキルは、ECCがNasiko CLIのインストール、状態確認、アンインストールを安全に管理するためのライフサイクルブリッジです。インストールは常に明示的なユーザーの同意が必要で、ECCが適格と認定したピン留めバージョン(現在はv0.1.0)のみを対象とします。実行前のドライラン確認、バージョン・レジストリ・ダイジェスト・インストール先のユーザーレビューを必須とし、シークレットや資格情報をコマンドライン引数やログに含めないよう厳格に保護します。このスキルは主にECC(Elastic Compute Cloudの略ではなく、ここではエージェントコントロールコントラクトの一種)上で動作し、Nasiko CLIの適格なインストール、読み取り専用ステータス、所有権確認付きアンインストールに限定されます。接続や認証、起動、デプロイなどの操作はNasiko CLI本体で直接行う必要があり、本スキルはそれらの代わりにはなりません。

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

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

Nasiko CLI ライフサイクルブリッジ は何をしますか?

このスキルは、ユーザーがECCに対してNasiko CLIのインストール、状態確認、または削除を明示的に依頼した場合に使用します。このスキルはNasikoコントロールプレーンを操作しません。

安全契約

  • 最初に ecc nasiko status --json を実行します。ステータスは読み取り専用です。
  • インストールには常にユーザーの明示的な同意と --yes が必要です。
  • ECCが適格と認定したピン留めバージョン(現在は v0.1.0)のみをインストールします。
  • まず ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json でプレビューします。
  • ユーザーがバージョン、レジストリの出所、ダイジェスト、インストール先を確認した後でのみ ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json を実行します。
  • 削除は、依然として適格なECC管理バイナリに対してのみ ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json で行います。削除前に --dry-run でプレビューします。
  • 適格なソースは https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko で、ライセンスはApache-2.0です。アーティファクトおよび抽出されたバイナリのSHA-256値はピン留めされています。
  • 適格なコマンドを、ダウンロードしたシェルまたはPowerShellのブートストラップスクリプトに置き換えないでください。
  • シークレットや資格情報をコマンドライン引数、ログ、スキル出力、インストールメタデータ、ECC状態に決して含めないでください。
  • NasikoのテレメトリおよびNasikoまたはItoとの共有は、オプトインとし、個別に開示する必要があります。インストールはテレメトリへの同意を意味しません。

ライフサイクルの境界

初期のECCブリッジは、適格なインストール、読み取り専用の状態確認、および所有権チェック付きアンインストールをサポートします。接続、認証、起動、デプロイ、シャットダウンについては、これらの操作がそれぞれ検証済みのECC契約を持つまで、公式のNasiko CLIを直接使用してください。CLIの動詞を推測しないでください。

CLIをインストールしても、コントロールプレーンサーバーが実行中であること、エージェントが管理されていること、ルーティングやACLが機能していること、可観測性が完全であること、テレメトリが有効であること、またはItoコンピュートが接続されていることを証明するものではありません。各状態は個別に報告してください。

障害時の動作

  • プラットフォーム、アーキテクチャ、バージョン、マニフェスト、ダイジェスト、アーカイブ、バイナリ、またはインストール先の検証に失敗した場合は、アーティファクトを実行せずに停止します。
  • latest にフォールバックしないでください。
  • 任意の PATH エントリを検索しないでください。ECCの適格な場所、または開発検証用の明示的な絶対パス ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE を使用します。
  • 部分的なインストールや曖昧なインストールを成功として扱わないでください。

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