Communitygithub.com

workspace-surface-audit

アクティブなリポジトリ、MCPサーバー、プラグイン、コネクタ、環境サーフェス、ハーネス設定を監査し、最も価値の高いECCネイティブスキル、フック、エージェント、オペレーターワークフローを推奨します。ユーザーがClaude Codeのセットアップを支援してほしい場合や、実際に利用可能な機能を把握したい場合に使用します。

workspace-surface-audit とは?

Workspace Surface Auditは、ECC(Eccentric Code)ネイティブの読み取り専用監査スキルです。現在のワークスペースとマシンが実際に何ができるのか、そして次に何を追加または有効化すべきかを、包括的かつ構造化された形で評価します。このスキルは、`package.json`、`.env`、`.mcp.json`、プラグイン設定、接続済みアプリサーフェスなど、リポジトリと環境の表面をスキャンし、既存のECCスキルとの比較を行います。特徴的なのは、単なる不足点の列挙ではなく、3つのカテゴリ(「すでに利用可能」「ECCで適切にラップされていない」「まったく利用不可」)に明確に分けて診断し、不足している部分に対しては、スキル、フック、エージェント、MCPサーバーのうち最適なECCネイティブ形状を推奨することです。Claude Code、CodexなどECCが動作するプラットフォームで使用でき、ユーザーは現在の接続状況と、次に実装すべき具体的なワークフローを即座に把握できます。

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

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

ワークスペースサーフェス監査

「このワークスペースとマシンは今、実際に何ができて、次に何を追加または有効化すべきか?」という質問に答えるための読み取り専用監査スキル。

これはECCネイティブのセットアップ監査プラグインの答えです。ユーザーが明示的にフォローアップの実装を求めない限り、ファイルを変更しません。

使用するタイミング

  • ユーザーが「Claude Codeをセットアップして」「自動化を推奨して」「どのプラグインやMCPを使うべき?」「何が足りない?」と言った場合
  • さらにスキル、フック、コネクタをインストールする前にマシンやリポジトリを監査する場合
  • 公式マーケットプレイスのプラグインとECCネイティブのカバレッジを比較する場合
  • .env、.mcp.json、プラグイン設定、接続済みアプリサーフェスをレビューして、不足しているワークフローレイヤーを見つける場合
  • 機能をスキル、フック、エージェント、MCP、外部コネクタのどれとして実装すべきか判断する場合

絶対のルール

  • 秘密の値を決して出力しない。プロバイダー名、機能名、ファイルパス、キーや設定が存在するかどうかのみを明らかにする。
  • ECCがその表面を妥当に所有できる場合、汎用的な「別のプラグインをインストール」というアドバイスよりもECCネイティブのワークフローを優先する。
  • 外部プラグインはベンチマークやインスピレーションとして扱い、権威ある製品境界とはみなさない。
  • 次の3つを明確に区別する:
    • すでに利用可能
    • 利用可能だがECCで適切にラップされていない
    • 利用不可であり、新しい統合が必要

監査の入力

質問に適切に答えるために必要なファイルと設定のみを検査します。

  1. リポジトリの表面
    • package.json、ロックファイル、言語マーカー、フレームワーク設定、README.md
    • .mcp.json、.lsp.json、.claude/settings*.json、.codex/*
    • AGENTS.md、CLAUDE.md、インストールマニフェスト、フック設定
  2. 環境の表面
    • アクティブリポジトリおよび明らかに関連するECCワークスペース内の.env*ファイル
    • STRIPE_API_KEY、TWILIO_AUTH_TOKEN、FAL_KEYなどのキー名のみを明らかにする
  3. 接続ツールの表面
    • インストール済みプラグイン、有効なコネクタ、MCPサーバー、LSP、アプリ統合
  4. ECCの表面
    • すでにニーズをカバーしている既存のスキル、コマンド、フック、エージェント、インストールモジュール

監査プロセス

フェーズ1:存在するものの一覧

簡潔な一覧を作成します:

  • アクティブなハーネスターゲット
  • インストール済みプラグインと接続済みアプリ
  • 設定済みMCPサーバー
  • 設定済みLSPサーバー
  • キー名から推測される環境変数バックエンドサービス
  • ワークスペースに関連する既存のECCスキル

表面がプリミティブとしてのみ存在する場合は、それを明示します。例:

  • 「Stripeは接続済みアプリ経由で利用可能ですが、ECCには請求オペレータースキルがありません」
  • 「Google Driveは接続されていますが、ECCネイティブのGoogle Workspaceオペレーターワークフローはありません」

フェーズ2:公式およびインストール済み表面とのベンチマーク

ワークスペースを以下と比較します:

  • セットアップ、レビュー、ドキュメント、デザイン、ワークフロー品質に関連する公式Claudeプラグイン
  • ClaudeまたはCodexにローカルインストールされたプラグイン
  • ユーザーが現在接続しているアプリサーフェス

単に名前を列挙するだけではありません。各比較に対して、次の質問に答えます:

  1. それらが実際に何をするか
  2. ECCがすでに同等の機能を持っているか
  3. ECCがプリミティブしか持っていないか
  4. ECCがワークフロー全体を欠いているか

フェーズ3:ギャップをECCの決定に変換する

すべての実際のギャップに対して、適切なECCネイティブ形状を推奨します:

ギャップの種類推奨されるECC形状
繰り返し可能なオペレーターワークフロースキル
自動的な適用または副作用フック
特化された委任ロールエージェント
外部ツールブリッジMCPサーバーまたはコネクタ
インストール/ブートストラップガイダンスセットアップまたは監査スキル

ニーズがインフラストラクチャ的ではなく運用上のものである場合、既存のツールをオーケストレーションするユーザー向けスキルをデフォルトとします。

出力形式

次の5つのセクションをこの順序で返します:

  1. 現在の表面
    • 今すぐ使用可能なもの
  2. 同等性
    • ECCがすでにベンチマークと同等またはそれを上回っている部分
  3. プリミティブのみのギャップ
    • ツールは存在するが、ECCにクリーンなオペレータースキルがない部分
  4. 不足している統合
    • まだ利用できない機能
  5. 上位3~5の次のアクション
    • 具体的なECCネイティブの追加項目。インパクト順に並べる

推奨ルール

  • カテゴリごとに、最も価値の高い1~2のアイデアのみを推奨する。
  • ユーザーの意図が明確でビジネス価値のあるスキルを優先する:
    • セットアップ監査
    • 請求/カスタマーオペレーション
    • 課題/プログラムオペレーション
    • Google Workspaceオペレーション
    • デプロイメント/運用制御
  • コネクタが企業固有のものである場合は、それが本当に利用可能でユーザーのワークフローに明らかに役立つ場合にのみ推奨する。
  • ECCがすでに強力なプリミティブを持っている場合は、まったく新しいサブシステムを発明するのではなく、ラッパースキルを提案する。

良い結果

  • ユーザーは何が接続されていて、何が不足していて、次にECCが何を所有すべきかを即座に把握できる。
  • 推奨事項は、追加の調査パスなしでリポジトリに実装できるほど具体的である。
  • 最終的な回答は、APIブランドではなくワークフローを中心に整理されている。

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.

関連スキル