Communitygithub.com

ターミナルオープナー

実行可能ファイルとその引数配列を、シェルフリーの起動計画、ドライラン、JSON、機能検出、デタッチドフォールバック、スタンドアロン復旧モードを備えた、再利用可能な方法で可視ターミナルウィンドウに開きます。CodexがインタラクティブCLI、SSHセッション、ローカル開発プロセス、サンドボックス、その他のargvベースのコマンドを新しいホストターミナルで開く必要がある場合、サポートされているターミナルが利用可能か診断する場合、または要求されたターミナルがサポートされていない場合に実行可能な計画を提供する場合に使用します。

ターミナルオープナー とは?

Terminal Openerは、AIエージェント(Codexなど)がホストマシン上で新しい可視ターミナルウィンドウを開き、任意のargvベースのコマンド(SSHセッション、開発サーバー、インタラクティブCLI、サンドボックス)を実行するための構造化されたシェルフリーのスキルです。このスキルは、シェルインジェクションを防止するために`shell: false`で実行可能ファイルと引数を完全に分離し、`open-terminal.js`スクリプトを使用して、ドライラン(`--dry-run`)、JSON出力(`--json`)、ターミナル機能検出(`--detect`)、デタッチドフォールバック(WezTermのmuxが利用できない場合)、ユーザー設定をバイパスするリカバリモード(`--recover` / `--standalone`)などの高度な機能を提供します。主にWezTermに対応しており、他のターミナルが要求された場合はサポート対象外として明確な計画を返します。このスキルを効果的に使用するには、ユーザーは`--launch`フラグを明示的に指定する前にコマンドと引数を確認し、安全な環境変数を持つシェルからスクリプトを実行し、リカバリモードでは`--skip-config start --always-new-process`を使用する必要があります。

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

お気に入りのAIに質問する

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

ターミナルオープナー は何をしますか?

scripts/open-terminal.js を使用して、実行可能ファイルとすべての引数を個別のプロセスエントリとして保持します。シェルコマンド文字列を補間しないでください。すべての spawn は shell: false にしてください。デフォルトでは起動しない計画としてください。--launch は、ユーザーが明示的に実際のウィンドウを要求し、argv がレビューされた後にのみ使用してください。起動されたプロセスは、呼び出し元のプロセスの環境全体(秘密情報を含む変数を含む)を継承します。ランチャーは環境をフィルタリングしません。ターゲットコマンドに公開しても安全な環境のシェルから実行してください。

コマンドを起動する

ランチャーオプションを -- の前に渡し、その後ろに1つの実行可能ファイルとその引数配列を渡します:

node skills/terminal-opener/scripts/open-terminal.js \
  --launch \
  --cwd /absolute/host/path \
  -- ssh -t example.test command-with-arguments

最初に通常モードで実行します。WezTermに新しいウィンドウでmuxを試行させ、muxが利用できない場合はランチャーをデタッチされた wezterm start プロセスにフォールバックさせます。フォールバックが使用された場合、JSON出力(または人間が読める障害行)から muxFailure を読み取り、muxパスが失敗した理由を診断してください。

ターミナル設定から復旧する

ユーザー設定やmux状態が要求されたコマンドに干渉する可能性がある場合は、--recover または --standalone を追加します。次のコマンドでデタッチされたWezTermプロセスを開始します:

--skip-config start --always-new-process

復旧モードは意図的にすべてのユーザーターミナル設定をスキップすることが期待されます。

起動前に検査する

--launch を省略するか(または --dry-run を追加)、--json を追加して、ウィンドウを開かずに正確な実行可能ファイル、argv、作業ディレクトリ、ターミナルアダプター、プライマリ起動、およびフォールバックを検査します。JSON計画を呼び出し元の構成境界として扱います。

コマンドなしで --detect --json を実行して、ターミナルの可用性をプローブします。アダプターが見つからないかサポートされていない場合は、返された action に従います。現在のアダプターにはWezTermを使用します。他の要求されたターミナルは、実行するコマンドとしてではなく、サポートされていない計画として扱います。

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