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機能追加オーケストレーター

新機能のエンドツーエンド構築を、調査・計画・TDD実装・レビュー・ゲート付きコミットに分解し、各フェーズを適切なECCエージェントに委任することでオーケストレーションします。まだ存在しない機能を追加する場合に使用します。

機能追加オーケストレーター とは?

このスキルは「orch-add-feature」であり、Actor・action・targetの形式で「orch・add・feature」に対応します。これは、`orch-pipeline` エンジンの薄いラッパーとして動作し、ユーザーが「追加」「構築」「実装」「サポート」など、まだ存在しない新しい機能を要望した場合に使用します。`orch-fix-defect`(修正)や`orch-change-feature`(既存機能の変更)とは明確に区別されます。 主な動作設定として、デフォルトのサイズ基準は「standard」で、小規模でない限りResearch(調査)とPlan(計画)を実行します。フェーズマスクは「0→1→2→4→5→6」であり、スキャフォールドフェーズ(3)はMVP専用のためスキップします。最初のアクション(フェーズ4)では、新しい振る舞いに対する**新しい**失敗テストを書き、それをグリーンにする実装を行います。 ワークフローは、`orch-pipeline` エンジンを上記設定で実行し、まずサイズを分類。小規模/些細な機能は4→5→6に短縮されます。ゲート1(計画承認)とゲート2(コミット前承認)で停止し、セキュリティトリガーに触れる機能には`security-reviewer`を追加します。 このスキルは、`/feature-dev` というスタンドアロンフローとは異なり、`orch-pipeline` エンジンを共有してサイズ分類と2つのゲートをファミリー全体で統一することで、些細な機能を適切に4→5→6に縮小できる点が特徴です。例として「nws-pollerにOAuth2ログインを追加」を指示すると、既存認証ライブラリの調査→タスクリストの計画(ゲート1: 承認)→各タスクのTDD→コードレビュー(+ security-reviewer: 認証パス)→コミット(ゲート2: 確認)という流れで実行されます。

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

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ドキュメント

機能追加オーケストレーター は何をしますか?

Actor・action・target: orch·add·feature。共有エンジン orch-pipeline の薄いラッパーです。

使用するタイミング

  • ユーザーがまだ存在しない機能を求めている場合(「追加」「構築」「実装」「サポート…」)。
  • 完全に新しい振る舞いであり、修正(orch-fix-defect)や既存動作の変更(orch-change-feature)ではない場合。

動作設定

  • デフォルトのサイズ基準: standard — 明らかに小規模でない限り、Research + Plan を実行。
  • フェーズマスク: 0 → 1 → 2 → 4 → 5 → 6(3 Scaffold はスキップ。これは MVP 専用)。
  • 最初のアクション(フェーズ4): 新しい振る舞いに対する新しい失敗テストを作成し、それをグリーンにする実装を記述。

仕組み

  1. 上記設定で orch-pipeline エンジンを実行します。
  2. 最初にサイズを分類。小規模 / 些細な機能は 4 → 5 → 6 に短縮されます。
  3. ゲート1(計画承認)とゲート2(コミット前)で停止します。
  4. 機能がセキュリティトリガーに触れる場合は security-reviewer を追加します。

関連情報: /feature-dev はこのフローのスタンドアロンバージョンです。orch-add-feature は orch-pipeline エンジン(サイズ分類子と2つのゲート)をファミリー全体と共有することで、些細な機能を適切に 4 → 5 → 6 に縮小できる点が異なります。

例

orch-add-feature: nws-poller に OAuth2 ログインを追加
→ 既存認証ライブラリの調査 → タスクリストの計画  [GATE 1: 承認]
→ 各タスクの TDD → コードレビュー (+ security-reviewer: 認証パス)
→ コミット  [GATE 2: 確認]

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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