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orch-build-mvp

設計書や仕様書から動作するMVPを生成するためのスキル。ドキュメントを読み込み、薄い垂直スライスを計画し、最初のエンドツーエンドスライスをスキャフォールドし、TDD実装、レビュー、ゲート付きコミットを行います。SDD/PRDを実行可能な開始点に変換するために使用します。設計や仕様書を、計画された垂直スライスを通じて動作するMVPにしたい場合に使用します。

orch-build-mvp とは?

`orch-build-mvp` は、設計文書(SDD、PRD、システム設計など)を入力として、動作する最小限の実用的な製品(MVP)を体系的にブートストラップするためのスキルです。このスキルは、`orch-pipeline` エンジン上に構築されており、ドキュメントの読み取り、スコープと機能の抽出、薄い垂直スライスへの順序付け、最初のエンドツーエンドスライスのスキャフォールディング、そして統合されたGANハーネス(gan-generator → gan-evaluatorループ)を使用したTDD実装を行います。Claude CodeやCursorなどのAIエージェントプラットフォームでの使用を想定して設計されており、ゲート(Gate 1:スライス計画承認、Gate 2:コミット前確認)を通過するたびに `feat:` コミットを作成します。開発者は、設計書をインプットとして与えるだけで、計画から実装、テスト、コミットまでの一連のプロセスを自動化できるため、開発速度を大幅に向上できます。

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

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ドキュメント

orch-build-mvp は何をしますか?

アクター · アクション · ターゲット: orch · build · mvp。共有エンジン orch-pipeline 上のシンプルなラッパー。

使用タイミング

  • ユーザーが設計 / 仕様ドキュメント(SDD、PRD、system_design)を持っており、そこから動作する垂直スライスをブートストラップしたい場合。
  • ドキュメントのパスを引数として受け取ります(例: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md)。

動作設定

  • デフォルトのサイズフロア: large — スキャフォールドを含む完全なパイプラインです。
  • フェーズマスク: 0(仕様を読む)→ 1 → 2(重い)→ 3(スキャフォールド)→ 4 → 5 → 6。
  • 最初の動作(フェーズ0 → 2): ドキュメントを読み、スコープ、確定した決定事項、機能リストを抽出し、それを薄い垂直スライス(最初にすべてのモデル、次にすべてのビューではなく、最初のエンドツーエンドパス)に順序付けます。フェーズ3でその最初のスライスを立ち上げます。

仕組み

  1. 上記の設定で orch-pipeline エンジンを実行します。
  2. 手動でイテレートループを書く代わりに、既存のGANハーネスを再利用します:
    • SDDを gan-harness/spec.md + gan-harness/eval-rubric.md に変換します(これは gan-planner が生成するものの代わりになります — 既に仕様があります)。
    • /gan-build "<一行の概要>" --skip-planner でビルドを実行します(デフォルト: --max-iterations 15、--pass-threshold 7.0、--eval-mode playwright。UI以外のスライスには --eval-mode code-only を使用)。
    • このコマンドは gan-generator → gan-evaluator ループを実行し、スコアが合格するかプラトーに達するまで gan-harness/feedback/feedback-NNN.md に書き込みます。
  3. ゲート1(スライス計画)とゲート2(コミット前)で停止します。スキャフォールドと各スライスを別々の feat: コミットとしてコミットします。
  4. セキュリティトリガーに触れるスライスには security-reviewer を追加します。

例

orch-build-mvp: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md
→ SDDを読む → スライスリスト(垂直) → スライス1をスキャフォールド  [GATE 1: 承認]
→ /gan-build --skip-planner(ジェネレータ → 評価ループ)仕様に対するスコア → レビュー
→ commit feat:  [GATE 2: 確認] → 次のスライス

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