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ECCレシピ

記述されたワークフローを適切なECCコマンドグループ(実行順序と停止条件付き)にマッピングし、すべてのコマンドグループレシピファミリーをブラウズします。フラットなコマンドカタログにファミリーグループ化、実行順序、停止条件のレイヤーを追加します。アドバイスのみ提供します。

ECCレシピ とは?

ECCレシピは、ユーザーが記述したワークフローを実行するための適切なECCスラッシュコマンドグループを特定し、実行順序と停止条件を提示するAIスキルです。これは、個々のコマンドの説明を提供する「ecc-guide」と、単一のプロンプトを出力する「prompt-optimizer」の間のギャップを埋める役割を果たします。このスキルは、コマンドをファミリー(例:`orch-*`、`multi-*`、`prp-*`)に分類し、各ファミリーに典型的な実行順序と停止条件を定義します。ワークフローの説明が与えられた場合はマッチモードで最適なファミリーとコマンドシーケンスを提案し、説明がない場合はカタログモードですべてのコマンドグループファミリーを一覧表示します。重要なのは、このスキルはアドバイスのみを提供し、コマンドを実際に実行しないことです。また、コマンドセットは変化するため、常にライブの`commands/`ディレクトリを読み取って分類を行います。Claude Code、Cursor、Codexなどのプラットフォームで利用可能です。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/ecc-recipes

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ドキュメント

ECCレシピ は何をしますか?

「どのECCスラッシュコマンドグループが自分のワークフローを実行するのか、どの順序で、いつ停止するのか」のための単一エントリポイント。また、すべてのコマンドグループレシピファミリーをブラウズします。

既存の2つのスキル間のギャップを埋めます:

  • ecc-guide — コマンドとドキュメントの場所を一覧表示しますが、フラットなカタログとして表示します。
  • prompt-optimizer — タスクをコンポーネントにマッチングしますが、単一のプロンプトを出力するだけで、実行順序と停止条件を持つマルチコマンドグループは出力しません。

このスキルが追加するもの:ファミリーグループ化 + 実行順序 + 停止条件。

アクティブにするタイミング

  • 「<ワークフロー>にはどのコマンドグループを実行すればいいですか?」
  • 「MVPを構築する/欠陥を修正する/リファクタリングするためのコマンドシーケンスは?」
  • 「すべてのECCコマンドグループレシピを表示して」(カタログモード)
  • 「ECCにはいくつのワークフローパイプラインがありますか?」
  • ユーザーが説明の有無にかかわらず/ecc-recipesを呼び出す。

使用すべきでない場合

  • ユーザーがタスクを今すぐ実行したい場合 — 説明せずに実際のコマンドにルーティングしてください。
  • ユーザーが1つのコマンドの詳細なドキュメントを必要としている場合 — ecc-guideを使用してください。
  • ユーザーが下書きプロンプトの書き換えを希望する場合 — prompt-optimizerを使用してください。

基本原則

現在のファイルから回答し、記憶から回答しないこと。 コマンドセットは変化します。カウントやメンバーリストを決してハードコードしないでください。毎回ライブのcommands/ディレクトリを読み取り、ファミリーに分類してください。

ライブ読み取り

コマンドディレクトリを解決し(最初に存在するもの)、名前を一覧表示します:

for D in \
  "$HOME"/.claude/plugins/marketplaces/ecc/commands \
  "$HOME"/.claude/plugins/cache/ecc/ecc/*/commands \
  ./commands \
  ./.claude/commands \
  "$HOME"/.claude/commands; do
  [ -d "$D" ] && CMD_DIR="$D" && break
done
[ -z "${CMD_DIR:-}" ] && { echo "ECCコマンドディレクトリが見つかりません。"; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

必要に応じて、manifests/install-*.jsonが存在する場合は読み取り、よりリッチなグループ化に使用します。最小限の読み取りセットを使用してください。

ファミリー分類(プレフィックスによる)

コマンド名を先頭プレフィックスでグループ化します。既知のシングルトンは手動でマッピングします。ファミリーはライブで導出されます — 以下のテーブルは分類ルールであり、固定リストではありません。

ファミリープレフィックスレシピの意味典型的な実行順序
orch-*タスクタイプごとのゲート付きResearch、Plan、TDD、Review、Commitタスクの種類に応じて1つのorch-*を選択。内部フェーズを実行。
multi-*マルチモデルワークフローmulti-plan 次に multi-execute 次にレビュー(またはエンドツーエンドでmulti-workflow)
prp-*PRDから計画、実装、PRへのパイプラインprp-prd 次に prp-plan 次に prp-implement 次に prp-commit 次に prp-pr
epic-*大規模マルチユニットエピック、並列epic-decompose 次に epic-claim 次に epic-validate 次に epic-review 次に epic-unblock 次に epic-sync 次に epic-publish
loop-*管理された自律ループとモニターloop-start <pattern> 次に loop-statusで監視
gan-*ジェネレーターと評価者のループgan-build(コード)または gan-design(UI)。自己ループ。
*-build / *-review / *-test言語別CIトライアド<lang>-test(TDD)次に <lang>-build(修正)次に <lang>-review
hookify-*動作フック管理hookify 次に hookify-list 次に hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / prune継続的学習learn 次に instinct-status 次に evolve 次に promote
シングルトンsanta-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint などスタンドアロン、またはグループ間の接着剤

プレフィックスルールに一致しないコマンドは、1行説明とともにシングルトンの下にリストします。

仕組み

1. CMD_DIRからコマンド名をライブ読み取り。
2. プレフィックスとシングルトンマップによりファミリーに分類。
3. ワークフローの説明が与えられた場合 -> マッチモード。
   説明がない場合 -> カタログモード。
4. アドバイスのみ:計画を出力。マッチしたコマンドを実行しない。

カタログモード(説明なし)

ファミリーテーブルを出力:各ファミリー、メンバー数、メンバー、1行の意味、典型的な実行順序。最後に総コマンド数と、マッチしたレシピのためにワークフローを説明するように促します。

マッチモード(説明あり)

  1. ワークフローを1文で言い換えます。
  2. 最適な1〜2のファミリーを選択し、それぞれの理由を1行で説明します。
  3. 実行順序ブロック — マッチしたファミリーの正確なコマンドシーケンス。
  4. 停止条件 — 常に明示します(最大実行回数、完了シグナル、レビュー合格、または単一ショット)。自律ループの場合は、サブスクリプション消費について警告し、バックストップ制限を推奨します。
  5. ドキュメントの場所 — commands/<name>.mdパスと/ecc-guide <name>。

出力テンプレート(マッチモード)

ワークフロー: <1文での言い換え>

最適なファミリー: <ファミリー> — <理由>
(代替: <ファミリー> — <理由>)

実行順序:
  /<cmd1>   # ジョブ
  /<cmd2>   # ジョブ
  /<cmd3>   # ジョブ
  停止条件: <条件>
  警告(自律ループのみ): 無制限ループはサブスクリプション/クレジットを消費します —
  完了シグナルとともに、最大反復回数または最大コストのバックストップを追加してください。

詳細ドキュメント:
  commands/<cmd1>.md   (または: /ecc-guide <cmd1>)

例

カタログ: /ecc-recipes → ファミリーテーブルと総数を出力。

マッチ: /ecc-recipes アプリ全体を事前に計画し、敵対的レビューによる自動ビルドを実行する → 最適なファミリー: loop-*(自律)でgan-*またはsanta-loop(敵対的)をラップ。実行順序: plan-prd 次に loop-start rfc-dag --mode safe 次に loop-statusで監視。停止条件: すべてのユニットがN回連続でレビューに合格したとき(消費制限のために最大反復回数のバックストップを追加)。

マッチ: /ecc-recipes Goサービスのバグを修正する → 最適なファミリー: orch-fix-defect(再現、修正、レビュー、コミット)。代替: go-test 次に go-build 次に go-review。停止条件: 回帰テストがグリーンでレビュー合格。

非目標

  • 実行エンジンではない — アドバイスのみ。
  • コマンドごとの詳細ドキュメントではない — それはecc-guide。
  • プロンプトの書き換えではない — それはprompt-optimizer。
  • コマンド数やメンバーリストを決してハードコードしない — 常にライブ読み取り。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

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.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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