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orch-add-feature

新機能をエンドツーエンドで構築するためのオーケストレーションスキルです。リサーチ、計画、TDD実装、レビュー、ゲート付きコミットまでを、各フェーズを適切なECCエージェントに委譲して実行します。まだ存在しない機能を追加する際に使用します。

orch-add-feature とは?

このスキルは、ソフトウェア開発において全く新しい機能を追加するためのパイプライン指向のワークフローを提供します。「機能を追加する」「構築する」「実装する」といったユーザーの要求に応じて、リサーチ、計画立案、TDD(テスト駆動開発)による実装、コードレビュー、そしてゲート付きコミットまでを自動化します。主な動作として、まず`orch-pipeline`エンジンを利用して機能の規模を分類し、小さな機能や些細な機能はフェーズ4→5→6へと効率的に進めます。また、セキュリティに関わる機能の場合は自動的に`security-reviewer`エージェントが追加されます。このスキルはClaude Code等のAIエージェント環境で動作し、'orch-add-feature: add OAuth2 login to nws-poller'のようなシンプルな指示から、ゲートによる承認プロセスを挟みながら疎結合な開発フローを実現します。同系列の`orch-pipeline`ファミリーと共通のエンジンを共有するため、`/feature-dev`スタンドアロン版とは異なり、規模分類やゲート機構を統一できます。

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

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ドキュメント

orch-add-feature は何をしますか?

Actor · action · target: orch · add · feature。共有エンジン orch-pipeline の薄いラッパー。

使用するタイミング

  • ユーザーが まだ存在しない 機能を求めている場合(「追加」「構築」「実装」「サポート」など)。
  • 正味の新しい動作 — 修正(orch-fix-defect)や既存動作の変更(orch-change-feature)ではありません。

動作設定

  • デフォルトの規模フロア: standard — 明らかに小規模でなければResearch + Planを実行。
  • フェーズマスク: 0 → 1 → 2 → 4 → 5 → 6(3 Scaffoldはスキップ。MVP専用)。
  • 最初のアクション(フェーズ4): 新しい動作に対する 新規の 失敗テストを書き、それをパスするように実装。

仕組み

  1. 上記の設定で orch-pipeline エンジンを実行。
  2. まず規模を分類。小規模/些細な機能は 4 → 5 → 6 に短縮。
  3. ゲート1(計画承認)とゲート2(コミット前)で停止。
  4. 機能がセキュリティトリガーに触れる場合は security-reviewer を追加。

関連: /feature-dev はこのフローのスタンドアロンバージョンです。orch-add-feature は、orch-pipeline エンジン(規模分類と2つのゲート)をファミリーの他のスキルと共有する点で異なります。そのため、些細な機能は 4 → 5 → 6 に適切に縮小します。

例

orch-add-feature: nws-poller に OAuth2 ログインを追加
→ 既存の認証ライブラリをリサーチ → タスクリストを計画  [ゲート1: 承認]
→ 各タスクをTDDで実装 → コードレビュー(+ security-reviewer: auth パス)
→ コミット  [ゲート2: 確認]

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