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orch-build-mvp

設計書や仕様書から動作するMVPを立ち上げます。ドキュメントを読み込み、薄い垂直スライスに計画し、最初のスライスをスキャフォールドし、TDDで実装、レビュー、ゲート付きコミットまで行います。

orch-build-mvp とは?

このスキルは、設計書(SDD、PRD、system_designなど)を入力として、動作するMVPを体系的に構築するためのものです。内部では`orch-pipeline`エンジンとGAN(Generator-Evaluator)ループを活用し、ドキュメントの解析、薄い垂直スライスの計画、最初のスライスのスキャフォールド、TDDによる実装、評価、そしてゲート付きコミットという一連のパイプラインを自動化します。このスキルは、Claude Codeなどのエージェント環境で使用することを想定しており、`/gan-build`コマンドを用いてGANサイクルを駆動します。Phase 0で仕様を読み取り、Phase 1~2でスライス計画を立案、Phase 3で最初のスライスをスキャフォールド、その後Phase 4~6で実装と評価を繰り返します。最終的には「feat:」コミットとして各スライスを記録し、セキュリティに関わるスライスには`security-reviewer`を追加します。これにより、設計から動作するコードへのスムーズな移行を実現します。

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

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ドキュメント

orch-build-mvp は何をしますか?

Actor · action · target: orch · build · mvp。orch-pipeline内の共有エンジンの薄いラッパーです。

使用するタイミング

  • ユーザーが設計/仕様書(SDD、PRD、system_design)を持っており、そこから動作する垂直スライスをブートストラップしたい場合。
  • 引数としてドキュメントのパスを取ります(例: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md)。

動作設定

  • デフォルトのサイズフロア: large — Scaffoldを含む完全なパイプラインです。
  • フェーズマスク: 0(仕様を読む)→ 1 → 2(ヘビー)→ 3(スキャフォールド)→ 4 → 5 → 6。
  • 最初の動作(フェーズ0 → 2): ドキュメントを読み、スコープ、確定した決定事項、機能リストを抽出し、薄い垂直スライスに順序付けします(最初はエンドツーエンドのパス1つ、すべてのモデル→すべてのビューではありません)。フェーズ3でその最初のスライスを立ち上げます。

動作の仕組み

  1. 上記の設定でorch-pipelineエンジンを実行します。
  2. 手書きのイテレートループの代わりに既存のGANハーネスを再利用します:
    • SDDをgan-harness/spec.md + gan-harness/eval-rubric.mdに変換します(これはgan-plannerが生成するものの代わりとなります。すでに仕様はあります)。
    • /gan-build "<一行の概要>" --skip-plannerでビルドを駆動します(デフォルト: --max-iterations 15、--pass-threshold 7.0、--eval-mode playwright。UI以外のスライスでは--eval-mode code-onlyを使用)。
    • このコマンドはgan-generator → gan-evaluatorループを実行し、スコアが合格するか停滞するまでgan-harness/feedback/feedback-NNN.mdに書き込みます。
  3. ゲート1(スライス計画)とゲート2(コミット前)で停止します。スキャフォールドと各スライスを個別のfeat:コミットとしてコミットします。
  4. セキュリティトリガーに触れるスライスにはsecurity-reviewerを追加します。

例

orch-build-mvp: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md
→ SDDを読む → スライスリスト(垂直) → スライス1をスキャフォールド  [ゲート1: 承認]
→ /gan-build --skip-planner(generator → evaluatorループ)仕様に対するスコア → レビュー
→ feat: をコミット  [ゲート2: 確認] → 次のスライス

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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