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safety-guard

本スキルは、本番システムでの作業やエージェントの自律実行時に破壊的な操作を防止します。

safety-guard とは?

Safety Guard は、AIエージェント(Claude Code、Codexなど)が本番環境や自律モードで動作する際に、意図しない破壊的な操作を防ぐための保護スキルです。3つのモード(Careful Mode:危険コマンドの検出と確認、Freeze Mode:特定ディレクトリへの編集制限、Guard Mode:両方の組み合わせ)を提供し、`rm -rf`、`git push --force`、`DROP TABLE`などの危険な操作を事前にインターセプトします。PreToolUseフックを使用してBash、Write、Edit、MultiEditツール呼び出しを監視し、ルールに違反する操作をブロックします。特にCodexの全自律モード(`-a never`)との統合や、ECC 2.0のリスクスコアリングとの連携に適しており、ブロックされたアクションは `~/.claude/safety-guard.log` に記録されます。

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

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ドキュメント

セーフティガード — 破壊的な操作を防止する

使用すべきタイミング

  • 本番システムで作業する場合
  • エージェントが自律実行されている場合(全自動モード)
  • 特定のディレクトリへの編集を制限したい場合
  • 機密性の高い操作(マイグレーション、デプロイ、データ変更)の最中

仕組み

3つの保護モード:

モード 1: 慎重モード

破壊的なコマンドの実行前にインターセプトし、警告します:

監視対象パターン:
- rm -rf(特に /、~、プロジェクトルート)
- git push --force
- git reset --hard
- git checkout .(すべての変更を破棄)
- DROP TABLE / DROP DATABASE
- docker system prune
- kubectl delete
- chmod 777
- sudo rm
- npm publish(誤発行)
- --no-verify を含む任意のコマンド

検出時: コマンドの内容を表示し、確認を求め、より安全な代替案を提案します。

モード 2: フリーズモード

ファイル編集を特定のディレクトリツリーにロックします:

/safety-guard freeze src/components/

src/components/ 外への書き込みや編集は、説明付きでブロックされます。エージェントに特定の領域に集中させ、無関係なコードに触れさせない場合に便利です。

モード 3: ガードモード(慎重モード + フリーズモードの組み合わせ)

両方の保護が有効になります。自律エージェントにとって最大の安全性を提供します。

/safety-guard guard --dir src/api/ --allow-read-all

エージェントはすべてを読み取れますが、書き込みは src/api/ にのみ可能です。破壊的なコマンドはどこでもブロックされます。

ロック解除

/safety-guard off

実装

PreToolUse フックを使用して、Bash、Write、Edit、MultiEdit ツール呼び出しをインターセプトします。コマンドやパスをアクティブなルールと照合し、実行を許可する前にチェックします。

統合

  • codex -a never セッションではデフォルトで有効化
  • ECC 2.0 の観測可能性リスクスコアリングと組み合わせて使用可能
  • ブロックされたすべてのアクションを ~/.claude/safety-guard.log に記録

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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