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orch-change-feature

既存の動作する機能を新しい望ましい動作に変更する — テストを新しい仕様に更新し、実装を変更し、レビューを行い、ゲート付きでコミットします。壊れていないが動作を変えたい場合に使用します。

orch-change-feature とは?

このスキルは、既存の機能が壊れているわけではないが、その動作を変えたい場合(「変更」「調整」「さらに…もできるようにする」「Xの代わりにYにする」など)に使用します。`orch-fix-defect`(バグ修正)や`orch-add-feature`(新機能追加)とは異なり、テストを先に新しい仕様に更新し、その後実装を変更してテストが通るようにする点が特徴です。`orch-pipeline`エンジンの薄いラッパーとして動作し、デフォルトのサイズは「小」(関数1〜2個程度の変更)で、フェーズマスクは 0 → 2 → 4 → 5 → 6 と進みます(新しい動作に調査が必要な場合のみフェーズ1を含む)。ゲート1(計画・変更テスト承認)とゲート2(コミット前承認)で停止し、セキュリティに関わる変更には自動で`security-reviewer`を追加します。主にCursorやClaude CodeなどのAIエージェント向けに設計されています。

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

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ドキュメント

orch-change-feature は何をしますか?

Actor · action · target: orch · change · feature。orch-pipeline内の共有エンジンに対する薄いラッパーです。

使用するタイミング

  • 既存の機能が動作しているが、望ましい動作が異なる場合(「変更」「調整」「さらに…もできるようにする」「Xの代わりにYにする」)。
  • 類似スキルとの区別:
    • 壊れていない → orch-fix-defectではない(再現すべきバグがない)。
    • 新規ではない → orch-add-featureではない(機能はすでに存在している)。

動作設定

  • デフォルトサイズの下限: small — ほとんどの微調整は関数1〜2個です。
  • フェーズマスク: 0 → (新しい動作に調査が必要な場合のみ1)→ light 2 → 4 → 5 → 6。
  • 最初のアクション(フェーズ4): 既存のテストを新しい望ましい動作を表すように更新し、その後テストが通るまで実装を変更します。テストを先に変更することが、微調整と修正を区別するポイントです。

仕組み

  1. 上記の設定でorch-pipelineエンジンを実行します。
  2. 計画は軽量に保ちます — standard以上のサイズの場合のみ、完全なplannerパスを使用します。
  3. ゲート1(計画/変更テストの承認)とゲート2(コミット前)で停止します。
  4. 変更がセキュリティトリガーに影響する場合は、security-reviewerを追加します。

例

orch-change-feature: nws-pollerのアラートしきい値を3から2に変更
→ しきい値テストを新しい仕様に更新 → 実装を変更してテストが通るようにする
→ コードレビュー → 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