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ターミナルオペレーションズ

ECC向けのエビデンスファーストなリポジトリ実行ワークフロー。ユーザーがコマンドの実行、リポジトリの確認、CI障害のデバッグ、または実行・検証した正確な証拠を伴う狭い修正のプッシュを求める場合に使用します。

ターミナルオペレーションズ とは?

Terminal Opsは、エビデンスファーストなターミナル実行のためのオペレーターワークフローです。このスキルは、ユーザーが実際のリポジトリ実行(コマンド実行、git状態の調査、CIやビルドのデバッグ、狭い修正の実施、そして何が変更され何が検証されたかを正確に報告すること)を求める場合に使用します。一般的なコーディングガイダンスよりも意図的に範囲を限定しており、変更前に調査し、読み取り専用モードをサポートし、リポジトローカルのスクリプトやヘルパーを優先します。ワークフローは、作業面の解決、障害面の読み取り、狭い修正の実施、正確な実行状態の報告から構成され、「inspected」「changed locally」「verified locally」「committed」「pushed」「blocked」といった正確なステータスワードを使用します。このスキルは、`verification-loop`、`tdd-workflow`、`security-review`、`github-ops`、`knowledge-ops`などの他のECCネイティブスキルと連携して動作します。

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

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ドキュメント

ターミナルオペレーションズ は何をしますか?

ユーザーが実際のリポジトリ実行(コマンドの実行、git状態の調査、CIやビルドのデバッグ、狭い修正の実施、そして何が変更され何が検証されたかを正確に報告すること)を求める場合にこれを使用してください。

このスキルは、一般的なコーディングガイダンスよりも意図的に範囲を限定しています。エビデンスファーストなターミナル実行のためのオペレーターワークフローです。

スキルスタック

関連する場合、以下のECCネイティブスキルをワークフローに取り込んでください:

  • verification-loop:変更後の正確な証明手順用
  • tdd-workflow:適切な修正にリグレッションカバレッジが必要な場合
  • security-review:シークレット、認証、外部入力が関係する場合
  • github-ops:タスクがCI実行、PR状態、リリース状況に依存する場合
  • knowledge-ops:検証済みの成果を持続可能なプロジェクトコンテキストに取り込む必要がある場合

使用時

  • ユーザーが「修正」「デバッグ」「これを実行」「リポジトリを確認」「プッシュ」と言った場合
  • タスクがコマンド出力、git状態、テスト結果、検証済みのローカル修正に依存する場合
  • 回答で「ローカルで変更」「ローカルで検証」「コミット」「プッシュ」を区別する必要がある場合

ガードレール

  • 編集前に調査すること
  • ユーザーが監査/レビューのみを依頼している場合は読み取り専用を維持すること
  • 即席のアドホックラッパーよりも、リポジトローカルのスクリプトとヘルパーを優先すること
  • 証明コマンドが再実行されるまでは「修正済み」と主張しないこと
  • ブランチが実際に上流に移動しない限り「プッシュ済み」と主張しないこと

ワークフロー

1. 作業面の解決

以下を確定します:

  • 正確なリポジトリパス
  • ブランチ
  • ローカルの差分状態
  • 要求されたモード:
    • 調査
    • 修正
    • 検証
    • プッシュ

2. まず障害面を読む

何かを変更する前に:

  • エラーを調査する
  • ファイルまたはテストを調査する
  • git状態を調査する
  • 既に提供されているログやコンテキストがあれば、それを盲目的に再読み込みする前に使用する

3. 修正は狭く保つ

一度に一つの支配的な障害を解決します:

  • 最初は最も小さな有用な証明コマンドを使用する
  • ローカルの障害が対処された後にのみ、より大きなビルド/テストパスにエスカレーションする
  • コマンドが同じシグネチャで失敗し続ける場合は、広範な再試行を停止し、範囲を狭める

4. 正確な実行状態を報告する

正確なステータスワードを使用します:

  • 調査済み
  • ローカルで変更済み
  • ローカルで検証済み
  • コミット済み
  • プッシュ済み
  • ブロック済み

出力形式

SURFACE
- リポジトリ
- ブランチ
- 要求されたモード

EVIDENCE
- 失敗したコマンド / 差分 / テスト

ACTION
- 変更内容

STATUS
- 調査済み / ローカルで変更済み / ローカルで検証済み / コミット済み / プッシュ済み / ブロック済み

落とし穴

  • ライブのリポジトリ状態を読み取れるのに、古いメモリから作業しないこと
  • 狭い修正をリポジトリ全体の混乱に広げないこと
  • 破壊的なgitコマンドを使用しないこと
  • 無関係なローカル作業を無視しないこと

検証

  • 応答は証明コマンドまたはテストを指定していること
  • git関連の作業はリポジトリパスとブランチを指定していること
  • プッシュの主張にはターゲットブランチと正確な結果が含まれていること

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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