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ralphinho-rfc-pipeline

RFC駆動型マルチエージェントDAG実行パターン。品質ゲート、マージキュー、作業単位オーケストレーションを備えています。RFC駆動型マルチエージェント実行を品質ゲートとマージキューで行う場合に使用します。

ralphinho-rfc-pipeline とは？

このスキルは、単一のエージェントパスでは大きすぎる機能を、独立して検証可能な作業単位に分割して実行するためのRFC駆動型パイプラインです。humanplaneスタイルのRFC分解パターンとマルチユニットオーケストレーションワークフローに基づいており、Claude CodeやCursorなどのマルチエージェントプラットフォームで使用することを想定しています。パイプラインはRFC受付からDAG分解、ユニット割り当て、実装、検証、マージキュー統合、最終システム検証までの7段階で構成され、各ユニットには依存関係、スコープ、受け入れテスト、ロールバック計画が含まれます。複雑さはTier 1（単一ファイル編集）からTier 3（スキーマ/認証/パフォーマンス/セキュリティ変更）まで分類され、各ユニットは研究、実装計画、実装、テスト、レビュー、マージ準備レポートという品質パイプラインを通過します。マージキューでは依存関係の失敗があるユニットは決してマージせず、スタックしたユニットはアクティブキューから退避してスコープを絞り直すリカバリプロセスを備えています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ralphinho-rfc-pipeline
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ドキュメント

Ralphinho RFC パイプライン

humanplane スタイルのRFC分解パターンとマルチユニットオーケストレーションワークフローに着想を得ています。

このスキルは、機能が単一のエージェントパスでは大きすぎる場合に、独立して検証可能な作業単位に分割して実行するために使用します。

パイプラインステージ

  1. RFC 受付
  2. DAG 分解
  3. ユニット割り当て
  4. ユニット実装
  5. ユニット検証
  6. マージキューと統合
  7. 最終システム検証

ユニット仕様テンプレート

各作業単位には以下を含める必要があります:

  • id
  • depends_on
  • scope
  • acceptance_tests
  • risk_level
  • rollback_plan

複雑さの階層

  • Tier 1: 単一ファイル編集、決定論的テスト
  • Tier 2: 複数ファイルの動作変更、中程度の統合リスク
  • Tier 3: スキーマ/認証/パフォーマンス/セキュリティ変更

ユニットごとの品質パイプライン

  1. 調査
  2. 実装計画
  3. 実装
  4. テスト
  5. レビュー
  6. マージ準備レポート

マージキュールール

  • 解決されていない依存関係の失敗があるユニットをマージしてはなりません。
  • ユニットブランチは常に最新の統合ブランチにリベースすること。
  • キュー内のマージごとに統合テストを再実行すること。

リカバリ

ユニットがスタックした場合:

  • アクティブキューから退避させる
  • 調査結果をスナップショットする
  • 絞り込んだユニットスコープを再生成する
  • 更新された制約で再試行する

出力

  • RFC 実行ログ
  • ユニットスコアカード
  • 依存関係グラフスナップショット
  • 統合リスクサマリー

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

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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