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orch-pipeline

orch-* スキル群が共有するオーケストレーションエンジン。Research-Plan-TDD-Review-Commit のゲート付きパイプライン、サイズ分類、エージェントマップ、2つのヒューマンゲートを定義します。通常は直接呼び出されません。

orch-pipeline とは?

このスキルは、`orch-*` 操作スキル(`orch-add-feature`、`orch-fix-defect` など)が内部的に利用する共有パイプラインエンジンです。各操作スキルは単なるラッパーであり、実際の作業はこのパイプラインが定義するフェーズに委譲されます。 主な機能は3つあります。(1) 要求の影響範囲(ファイル数、依存関係、設計の曖昧さ)に基づいて「trivial / small / standard / large」のサイズを自動分類し、実行するフェーズを調整します。(2) Research→Plan→TDD(Test-Driven Development)→Review→Commit という一連のフェーズを順次実行します。各フェーズは、`planner` や `tdd-guide` といった既存のECCエージェント/コマンドに処理を委譲します。(3) 計画承認(Gate 1)とコミット承認(Gate 2)の2つのヒューマンゲートを導入し、自律的なコード生成ではなく、人間の確認を必須とします。 このスキルは Claude Code、Cursor、Codex などのAIエージェントプラットフォームで動作するよう設計されており、`orch-*` ファミリー全体の一貫した動作を保証します。開発者は通常、このエンジンを直接呼び出す必要はなく、操作スキル(例:`/skill orch-add-feature`)を呼び出すだけで、すべてのフェーズとゲートが自動的に適用されます。

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

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ドキュメント

Orchestrator Pipeline(共有エンジン)

orch-* スキルは軽量なラッパーです。作業を再実装することはなく、リクエストを分類し、このパイプラインのどのフェーズを実行するかを選択し、各フェーズを既存のECCエージェントまたはコマンドに委譲します。このファイルがそのパイプラインです。

このエンジンを直接呼び出すのではなく、操作スキル(orch-add-feature、orch-fix-defect など)を呼び出してください。このファイルは、操作スキルが参照する定義書です。

使用タイミング

  • orch-* 操作スキルが実行されるときに間接的に読み込まれます。
  • ファミリーに新しい操作を追加する場合や、共有フェーズ、ゲート、エージェントマップを調整する場合にのみ直接参照してください。

操作ファミリー

スキル操作トリガー最初のアクション
orch-add-feature機能追加機能がまだ存在しない新しいスライスを調査+計画
orch-change-feature変更動作はするが、望ましい動作と異なる既存の動作とそのテストを修正
orch-fix-defect修正壊れている;動作が間違っている失敗するテストで再現し、修正
orch-refine-codeリファクタリング動作はそのまま、構造を改善テストをグリーンに保ちながら再構築
orch-build-mvpMVP設計/仕様書からブートストラップドキュメントを取り込む → 垂直スライス

これらのラッパーは、既存のECCコマンドを置き換えるのではなく、組み合わせます:/feature-dev、/plan、/code-review、/build-fix、/refactor-clean、/gan-build、および tdd-workflow スキル。orch-* ファミリーは、共有サイズ分類器と2つのゲートをそれらの上に追加し、1つの傘が5つの操作すべてを一貫してカバーします。

ステップ0 — サイズ分類(適正規模化)

儀式の規模は影響範囲に応じて拡大します。3つのシグナルでリクエストをスコアリングし、いずれかのシグナルが到達した最高の階層を採用し、結果を1行で表示してユーザーがオーバーライドできるようにします:

階層影響ファイル数新しい依存関係/契約設計の曖昧さ実行されるフェーズ
trivial1ファイル、数行なしなし — 変更は明白4 → 5 → 6
small1ファイル/1関数なしコードを読めば明確(1 軽量) → 4 → 5 → 6
standard2–5ファイル新しい内部モジュールの可能性あり1つの実際の選択肢がある1 → 2 → 4 → 5 → 6
large多数/横断的新しい外部依存、公開API、または仕様書複数の未解決の質問1 → 2 → (3) → 4 → 5 → 6

フェーズ0(インテーク)は常に実行され、上記のマスク列からは省略されています。タイブレーカー:セキュリティトリガー(下記)または公開API/契約に触れるものは、ファイル数に関係なく少なくとも standard となります。

フェーズ

各フェーズは委譲します — インラインで作業を行うことはありません。

  • 0. インテーク — リクエストを再述します。orch-build-mvp の場合は、仕様/設計書を読み、スコープ、確定した決定事項、機能リストを抽出します。
  • 1. 調査と再利用 — rules/common/development-workflow.md に従い:gh search repos / gh search code、次に Context7 / ベンダードキュメント、次にパッケージレジストリ、最後に Exa。新しいコードよりも実績のある実装を採用することを優先します。
  • 2. 計画 — planner エージェント(構造的な決定には architect / code-architect)に委譲します。薄い垂直スライスとして順序付けられた task_list を出力します。 → ゲート1
  • 3. スキャフォールド — orch-build-mvp のみ:最初のエンドツーエンドスライスを立ち上げます。
  • 4. 実装(TDD) — 各タスクを tdd-guide エージェント(または tdd-workflow スキル)で駆動します:レッド → グリーン → リファクタリング。操作の最初のアクションルールを尊重します。
  • 5. レビュー — code-reviewer エージェント / /code-review。差分がセキュリティトリガー(下記)に触れる場合は常に security-reviewer を追加します。
  • 6. コミット — 従来のコミットメッセージ(feat: / fix: / refactor: / ...)、論理チャンクごとに1つ。 → ゲート2

2つのゲート

このファミリーはゲート付きであり、自律的ではありません:

  1. ゲート1 — 計画後。 task_list を提示します;ユーザーが承認するまで実装コードを書きません。
  2. ゲート2 — コミット前。 差分サマリーと提案メッセージを提示します;ユーザーが確認するまでコミットしません。

ゲート間の処理は停止せずに続行します。

エージェント/コマンドマップ

フェーズプライマリフォールバック/エスカレーション
インテーク/理解code-explorer変更、修正、リファクタリング前に既存パスをトレース
計画planner構造的な呼び出しには architect、code-architect
実装tdd-guide(または tdd-workflow スキル)ビルドエラー時は build-error-resolver / /build-fix
レビューcode-reviewer / /code-review言語レビューアー(python-reviewer、typescript-reviewer など)
セキュリティsecurity-reviewer—
MVP 内部ループ/gan-build "<簡単な説明>" --skip-plannergan-generator → gan-evaluator を駆動;--max-iterations / --pass-threshold を調整

言語レビューアーはリポジトリに合わせてください(リポジトリ自身の CLAUDE.md を参照)。

セキュリティレビュートリガー

差分が次のいずれかに触れる場合は security-reviewer を呼び出します:認証または認可、ユーザー入力処理、データベースクエリ、ファイルシステムパス、外部API呼び出し、暗号化、またはシークレット/クレデンシャル。(rules/common/security.md による。)

引き継ぎ成果物

パイプラインは隠れた状態を持ちません — 計画ドキュメントが引き継ぎそのものです:

  • task_list(Planから)が実装ループを駆動します。
  • 大規模な作業では、rules/common/development-workflow.md に従い、PRD / アーキテクチャ / システム設計をリポジトリの docs/ に出力する場合もあります。
  • レビュー結果(CRITICAL / HIGH)はゲート2前に解決されなければなりません。

検証

  • サイズ階層が明示され、作業と一致していること
  • ゲート1(計画)とゲート2(コミット)の両方が尊重されていること
  • security-reviewer がセキュリティトリガーに触れた場合にのみ実行されたこと
  • コミットが従来の形式で、1つの論理変更にスコープされていること
  • 新しい/変更された動作にテストがあり、rules/common/testing.md に従いカバレッジが80%以上であること

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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