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ワークスペースサーフェス監査

アクティブなリポジトリ、MCPサーバー、プラグイン、コネクタ、環境設定、ハーネスセットアップを監査し、最も価値の高いECCネイティブのスキル、フック、エージェント、オペレーターワークフローを推奨します。Claude Codeのセットアップや、環境で実際に利用可能な機能を理解したいときに使用します。

ワークスペースサーフェス監査 とは?

Workspace Surface Auditは、Claude Codeや類似のAIエージェントツール向けに設計された読み取り専用の監査スキルです。このスキルは「現在のワークスペースとマシンで実際に何ができるのか、次に何を追加または有効化すべきか」という問いに答えます。ECCネイティブのワークフローを優先し、外部プラグインの単なる列挙ではなく、既存の機能と不足している部分を明確に分類します。監査プロセスは3フェーズで構成されています。フェーズ1ではリポジトリ、環境、接続ツール、ECCサーフェスの在庫をリストアップします。フェーズ2では公式プラグインやインストール済みサーフェスと比較し、パリティ、プリミティブのみ、欠落を評価します。フェーズ3ではギャップをECCネイティブの形状(スキル、フック、エージェント、MCPサーバー、コネクタ)にマッピングし、実用的な推奨事項を提供します。出力は「現在のサーフェス」「パリティ」「プリミティブのみのギャップ」「欠落している統合」「次のステップ上位3~5」の5つのセクションで構成されます。秘密情報は決して出力せず、プロバイダー名、機能名、ファイルパスのみを表示するルールが厳守されます。

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

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ドキュメント

Workspace Surface Audit

読み取り専用の監査スキル。「このワークスペースとマシンは現在実際に何ができて、次に何を追加または有効化すべきか?」という質問に答えます。

これはセットアップ監査プラグインに対するECCネイティブの回答です。ユーザーが明示的にフォローアップの実装を要求しない限り、ファイルを変更しません。

使用タイミング

  • ユーザーが「Claude Codeをセットアップして」、「自動化を推奨して」、「どのプラグインやMCPを使うべき?」、「何が足りない?」と言った場合
  • より多くのスキル、フック、コネクタをインストールする前にマシンやリポジトリを監査する場合
  • 公式マーケットプレイスプラグインとECCネイティブのカバレッジを比較する場合
  • .env、.mcp.json、プラグイン設定、接続アプリサーフェスをレビューして、不足しているワークフローレイヤーを見つける場合
  • 機能をスキル、フック、エージェント、MCP、外部コネクタのいずれにするかを決定する場合

絶対ルール

  • 秘密値は絶対に出力しない。プロバイダー名、機能名、ファイルパス、キーまたは設定が存在するかどうかのみを表示する。
  • ECCが合理的にサーフェスを所有できる場合は、一般的な「別のプラグインをインストール」アドバイスよりもECCネイティブのワークフローを優先する。
  • 外部プラグインはベンチマークとインスピレーションとして扱い、権威ある製品境界として扱わない。
  • 以下の3つを明確に分離する:
    • 現在すでに利用可能
    • 利用可能だがECCで適切にラップされていない
    • 利用不可であり、新しい統合が必要

監査入力

質問に適切に答えるために必要なファイルと設定のみを検査する:

  1. リポジトリサーフェス
    • package.json、ロックファイル、言語マーカー、フレームワーク設定、README.md
    • .mcp.json、.lsp.json、.claude/settings*.json、.codex/*
    • AGENTS.md、CLAUDE.md、インストールマニフェスト、フック設定
  2. 環境サーフェス
    • アクティブなリポジトリと隣接するECCワークスペースの.env*ファイル
    • STRIPE_API_KEY、TWILIO_AUTH_TOKEN、FAL_KEYなどのキー名のみを表示する
  3. 接続ツールサーフェス
    • インストール済みプラグイン、有効化されたコネクタ、MCPサーバー、LSP、アプリ統合
  4. ECCサーフェス
    • ニーズをすでにカバーしている既存のスキル、コマンド、フック、エージェント、インストールモジュール

監査プロセス

フェーズ1:既存の在庫をリストアップ

コンパクトな在庫を作成する:

  • アクティブなハーネスターゲット
  • インストール済みプラグインと接続アプリ
  • 設定済みMCPサーバー
  • 設定済みLSPサーバー
  • キー名から示唆される環境バックサービス
  • ワークスペースに関連する既存のECCスキル

サーフェスがプリミティブとしてのみ存在する場合は、それを指摘する。例:

  • "Stripeは接続アプリ経由で利用可能ですが、ECCには請求オペレータースキルがありません"
  • "Google Driveは接続されていますが、ECCネイティブのGoogle Workspaceオペレーターワークフローはありません"

フェーズ2:公式およびインストール済みサーフェスとベンチマーク

ワークスペースを以下と比較する:

  • セットアップ、レビュー、ドキュメント、デザイン、ワークフロー品質と重複する公式Claudeプラグイン
  • ClaudeまたはCodexにローカルインストールされたプラグイン
  • ユーザーの現在の接続アプリサーフェス

名前を列挙するだけでは不十分。比較ごとに以下に答える:

  1. それらが実際に行うこと
  2. ECCにすでにパリティがあるかどうか
  3. ECCにプリミティブしかないかどうか
  4. ECCがワークフローを完全に欠いているかどうか

フェーズ3:ギャップをECCの意思決定に変換

実際のギャップごとに、適切なECCネイティブの形状を推奨する:

ギャップの種類優先ECC形状
繰り返し可能なオペレーターワークフロースキル
自動的な強制または副作用フック
専門化された委任ロールエージェント
外部ツールブリッジMCPサーバーまたはコネクタ
インストール/ブートストラップガイダンスセットアップまたは監査スキル

ニーズがインフラストラクチャではなく運用上のものである場合、既存のツールをオーケストレーションするユーザー向けスキルをデフォルトとする。

出力フォーマット

以下の5つのセクションをこの順序で返す:

  1. 現在のサーフェス
    • 現在すぐに使用可能なもの
  2. パリティ
    • ECCがすでにベンチマークと同等またはそれを上回っている部分
  3. プリミティブのみのギャップ
    • ツールは存在するが、ECCにクリーンなオペレータースキルがない部分
  4. 欠落している統合
    • まだ利用できない機能
  5. 次のステップ上位3~5
    • 具体的なECCネイティブの追加、影響度順

推奨ルール

  • カテゴリごとに最大1~2の最も価値の高いアイデアを推奨する。
  • 明確なユーザー意図とビジネス価値があるスキルを優先する:
    • セットアップ監査
    • 請求/顧客運用
    • 課題/プログラム運用
    • Google Workspace運用
    • デプロイメント/運用制御
  • コネクタが企業固有のものである場合、それが実際に利用可能であるか、ユーザーのワークフローに明らかに役立つ場合にのみ推奨する。
  • ECCにすでに強力なプリミティブがある場合は、まったく新しいサブシステムを発明するのではなく、ラッパースキルを提案する。

良い成果

  • ユーザーは何が接続され、何が不足し、ECCが次に何を所有すべきかをすぐに確認できる。
  • 推奨事項は、別の発見パスなしでリポジトリに実装できるほど具体的である。
  • 最終的な回答はAPIブランドではなく、ワークフローを中心に整理されている。

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