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orch-pipeline

orch-* スキルファミリー向け共有オーケストレーションエンジン。Research-Plan-TDD-Review-Commit のゲート付きパイプライン、サイズ分類器、エージェントマップ、2つのヒューマンゲートを定義します。通常は直接呼び出されません。

orch-pipeline とは?

このスキルは、`orch-*` ファミリーの操作スキル(`orch-add-feature`、`orch-fix-defect` など)が内部的に利用する共有オーケストレーションパイプラインです。要求を6段階のサイズ(trivial~large)に分類し、各フェーズを専用のECCエージェントやコマンドに委譲する「Research → Plan → TDD実装 → Review → Commit」のゲート付きフローを提供します。特にPlan後とCommit前にヒューマンゲートを設け、コードの自動生成とヒトの承認を明確に分離することで、安全性とコントロールを両立します。Claude Code、Cursor、Codex などのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、**直接呼び出すことは推奨されません**。代わりに、適切な操作スキルを呼び出すことで、このパイプラインが自動的に適用されます。スキルマークダウンでは、各フェーズの詳細、エージェントマップ、セキュリティレビュートリガー、検証基準が具体的に定義されています。

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

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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

Orchestrator Pipeline(共有エンジン)

orch-* スキルは薄いラッパーです。作業を再実装することはありません。リクエストを分類し、このパイプラインのどのフェーズを実行するかを選択し、各フェーズを既存のECCエージェントまたはコマンドに委譲します。このファイルがそのパイプラインです。

このエンジンを直接呼び出すのではなく、操作スキル(orch-add-feature、orch-fix-defect など)を呼び出してください。このファイルはそれらが参照するリファレンスです。

使用するタイミング

  • orch-* 操作スキルが実行されるたびに間接的にロードされます。
  • ファミリーに新しい操作を追加する場合、または共有フェーズ、ゲート、エージェントマップをチューニングする場合にのみ直接読み取ります。

操作ファミリー

スキル操作トリガー最初のアクション
orch-add-feature機能追加機能がまだ存在しない新しいスライスの調査+計画
orch-change-feature微調整動作するが、望ましい動作と異なる既存の動作とテストを修正
orch-fix-defect修正壊れている; 動作が間違っている失敗テストで再現し、修正
orch-refine-codeリファクタリング動作は変わらず、構造が改善されるテストをグリーンに保ちながら再構築
orch-build-mvpMVP構築設計/仕様書からブートストラップドキュメントを取り込み → 垂直スライス

これらのラッパーは、既存のECCコマンドを 構成 するものであり、置き換えるものではありません: /feature-dev、/plan、/code-review、/build-fix、/refactor-clean、/gan-build および tdd-workflow スキル。orch-* ファミリーは、共有サイズ分類器と2つのゲートをそれらの上に追加し、1つの傘で5つの操作すべてを一貫してカバーします。

ステップ0 — サイズの分類(適正サイズ化)

儀式の規模は影響範囲に比例します。3つのシグナルでリクエストをスコアリングし、いずれかのシグナルが到達した 最も高い ティアを採用し、結果を1行で示してユーザーがオーバーライドできるようにします:

ティア影響ファイル数新しい依存関係/契約設計の曖昧さ実行されるフェーズ
trivial1、数行なしなし — 変更は明らか4 → 5 → 6
small1ファイル / 1関数なしコードを読めば明確(1 light) → 4 → 5 → 6
standard2~5ファイル新しい内部モジュールの可能性あり1つの実際の選択がある1 → 2 → 4 → 5 → 6
large多数 / 横断的新しい外部依存、公開API、仕様書複数の未解決の質問1 → 2 → (3) → 4 → 5 → 6

フェーズ0(インテーク)は常に実行され、上記のマスク列からは省略されています。タイブレーカー: セキュリティトリガー(後述)または公開API/契約に触れるものは、ファイル数に関係なく 少なくとも standard です。

フェーズ

各フェーズは委譲します — インラインで作業を実行しません。

  • 0. インテーク — リクエストを再提示。orch-build-mvp の場合、仕様/設計書を読み取り、スコープ、確定した決定事項、機能リストを抽出します。
  • 1. 調査と再利用 — rules/common/development-workflow.md に従い: gh search repos / gh search code、次にContext7 / ベンダードキュメント、次にパッケージレジストリ、次にExa。新規コードよりも実績のある実装を採用することを優先します。
  • 2. 計画 — planner エージェント(構造上の決定には architect / code-architect)に委譲。薄い垂直スライスとして順序付けられた task_list を出力。→ ゲート1。
  • 3. スキャフォールド — orch-build-mvp のみ: 最初のエンドツーエンドスライスを立ち上げます。
  • 4. 実装(TDD) — 各タスクを tdd-guide エージェント(または tdd-workflow スキル)で駆動: レッド → グリーン → リファクタリング。操作の最初のアクションルールを尊重します。
  • 5. レビュー — code-reviewer エージェント / /code-review。差分がセキュリティトリガー(後述)に触れる場合は security-reviewer を追加。
  • 6. コミット — conventional commits(feat: / fix: / refactor: / …)、論理チャンクごとに1つ。→ ゲート2。

2つのゲート

このファミリーは ゲート付きであり、自律的ではありません:

  1. ゲート1 — 計画後。 task_list を提示し、ユーザーが承認するまで実装コードを作成しません。
  2. ゲート2 — コミット前。 差分サマリーと提案メッセージを提示し、ユーザーが確認するまでコミットしません。

ゲート間のすべては停止せずに流れます。

エージェント/コマンドマップ

フェーズプライマリフォールバック / エスカレーション
インテーク / 理解code-explorer微調整、修正、リファクタの前に既存のパスをトレース
計画planner構造的な決定には architect、code-architect
実装tdd-guide(または tdd-workflow スキル)ビルドエラー時は build-error-resolver / /build-fix
レビューcode-reviewer / /code-review言語レビューアー(python-reviewer、typescript-reviewer、…)
セキュリティsecurity-reviewer—
MVP内部ループ/gan-build "<簡潔な説明>" --skip-plannergan-generator → gan-evaluator を駆動; --max-iterations / --pass-threshold を調整

リポジトリに合わせて言語レビューアーを選択します(リポジトリ独自の CLAUDE.md を参照)。

セキュリティレビュートリガー

差分が次のいずれかに触れる場合、security-reviewer を呼び出します: 認証または認可、ユーザー入力処理、データベースクエリ、ファイルシステムパス、外部API呼び出し、暗号化、またはシークレット/資格情報。(rules/common/security.md に従います。)

ハンドオフアーティファクト

パイプラインは隠れた状態を持ちません — 計画ドキュメント自体がハンドオフです:

  • task_list(計画から)が実装ループを駆動します。
  • 大規模な作業では、リポジトリの docs/ 以下にPRD / アーキテクチャ / システム設計を出力する場合もあります(rules/common/development-workflow.md に従います)。
  • レビュー結果(CRITICAL / HIGH)はゲート2の前に解決する必要があります。

検証

  • サイズティアが明示され、作業と一致していること
  • ゲート1(計画)とゲート2(コミット)の両方が尊重されたこと
  • security-reviewer がセキュリティトリガーに触れた場合にのみ実行されたこと
  • コミットがconventionalであり、1つの論理変更にスコープされていること
  • 新規/変更された動作にテストがあり、rules/common/testing.md に従いカバレッジ ≥ 80% であること

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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