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端末操作

証拠優先のリポジトリ実行ワークフローです。ユーザーがコマンド実行、リポジトリ確認、CI障害デバッグ、または実行・検証した正確な証拠を伴う狭い修正のプッシュを希望する場合に使用します。

端末操作 とは?

Terminal Ops(端末操作)は、ECCネイティブのスキルで、リポジトリ上での実証ベースの作業を支援します。このスキルは、コマンドの実行、Git状態の確認、CIやビルドのデバッグ、狭い範囲の修正、そして変更内容と検証結果を正確に報告するためのオペレーターワークフローを提供します。一般的なコーディングガイダンスとは異なり、証拠を最優先する端末操作に特化しています。`verification-loop`や`tdd-workflow`といった他のECCスキルと連携して、変更後の正確な証明手順やリグレッションカバレッジを確保できます。「修正」「デバッグ」「実行」「プッシュ」といった要求に応え、作業内容を「検査済み」「ローカルで変更」「ローカルで検証済み」「コミット済み」「プッシュ済み」などの正確な状態で報告します。

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

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ドキュメント

端末操作 は何をしますか?

ユーザーが実際のリポジトリ実行を希望する場合にこれを使用します:コマンドの実行、Git状態の確認、CIやビルドのデバッグ、狭い修正の実施、変更内容と検証結果を正確に報告します。

このスキルは、一般的なコーディングガイダンスよりも意図的に狭い範囲に特化しています。証拠を最優先する端末実行のためのオペレーターワークフローです。

スキルスタック

関連する場合、以下のECCネイティブスキルをワークフローに取り込みます:

  • verification-loop:変更後の正確な証明手順に使用
  • tdd-workflow:適切な修正にリグレッションカバレッジが必要な場合に使用
  • security-review:シークレット、認証、外部入力が関係する場合に使用
  • github-ops:タスクがCI実行、PR状態、リリースステータスに依存する場合に使用
  • knowledge-ops:検証済みの結果を永続的なプロジェクトコンテキストに取り込む必要がある場合に使用

使用タイミング

  • ユーザーが「修正」「デバッグ」「これを実行」「リポジトリを確認」「プッシュ」と言った場合
  • タスクがコマンド出力、Git状態、テスト結果、または検証済みのローカル修正に依存する場合
  • 回答において、「ローカルで変更」「ローカルで検証」「コミット」「プッシュ」を区別する必要がある場合

ガードレール

  • 編集前に検査する
  • ユーザーが監査/レビューのみを依頼した場合は読み取り専用を維持する
  • 即席のアドホックラッパーよりも、リポジトリローカルのスクリプトやヘルパーを優先する
  • 証明コマンドを再実行するまでは「修正済み」と主張しない
  • ブランチが実際に上流に移動するまでは「プッシュ済み」と主張しない

ワークフロー

1. 作業対象を特定する

以下を確定します:

  • 正確なリポジトリパス
  • ブランチ
  • ローカルの差分状態
  • 要求されたモード:
    • 検査
    • 修正
    • 検証
    • プッシュ

2. まず失敗している対象を読み取る

何かを変更する前に:

  • エラーを調査する
  • ファイルまたはテストを調査する
  • Git状態を調査する
  • 既に提供されているログやコンテキストがあれば、それを盲目的に再読み込みする前に使用する

3. 修正範囲を狭く保つ

一度に一つの主要な障害を解決します:

  • 最初は最も小さく有用な証明コマンドを使用する
  • ローカルの失敗に対処した後にのみ、より大規模なビルド/テストパスにエスカレーションする
  • コマンドが同じシグネチャで失敗し続ける場合は、幅広い再試行を止めて範囲を絞る

4. 正確な実行状態を報告する

正確な状態語を使用します:

  • 検査済み
  • ローカルで変更
  • ローカルで検証済み
  • コミット済み
  • プッシュ済み
  • ブロック済み

出力形式

SURFACE
- リポジトリ
- ブランチ
- 要求されたモード

EVIDENCE
- 失敗したコマンド / 差分 / テスト

ACTION
- 変更内容

STATUS
- 検査済み / ローカルで変更 / ローカルで検証済み / コミット済み / プッシュ済み / ブロック済み

落とし穴

  • ライブのリポジトリ状態を読み取れるのに、古い記憶から作業しないこと
  • 狭い修正をリポジトリ全体の混乱に広げないこと
  • 破壊的なGitコマンドを使用しないこと
  • 無関係なローカル作業を無視しないこと

検証

  • 応答には証明コマンドまたはテストの名前を含める
  • Git関連の作業ではリポジトリパスとブランチを指定する
  • プッシュの主張にはターゲットブランチと正確な結果を含める

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