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AI-퍼스트 엔지니어링

AI 에이전트가 구현 결과물의 상당 부분을 생성하는 팀을 위한 운영 모델입니다. 팀 프로세스, 리뷰 게이트, 또는 에이전트가 주로 작성한 코드베이스의 소유권 규칙을 설정할 때 사용하세요.

AI-퍼스트 엔지니어링란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 생성하는 코드 비중이 높은 팀을 위한 포괄적인 엔지니어링 운영 모델을 정의합니다. 전통적인 코드 리뷰에서 행동 회귀, 보안 가정, 데이터 무결성, 장애 처리, 배포 안전성 검토로 초점을 전환하며, 자동화로 처리 가능한 스타일 문제에는 시간을 최소화합니다. 명시적인 경계, 안정적인 계약, 타입화된 인터페이스, 결정론적 테스트와 같은 에이전트 친화적인 아키텍처를 장려하고, 암묵적인 동작이 숨겨진 컨벤션에 의존하는 것을 피합니다. 또한 강력한 AI-퍼스트 엔지니어는 모호한 작업을 명확히 분해하고, 측정 가능한 수용 기준을 정의하며, 고품질 프롬프트와 평가를 생성하고, 압박 속에서도 위험 통제를 강화하는 신호를 평가 지표로 삼습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 어떤 AI 코딩 에이전트와도 사용할 수 있으며, SKILL.md 문서를 기반으로 합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ai-first-engineering

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문서

AI-퍼스트 엔지니어링은(는) 무엇을 하나요?

AI 기반 코드 생성을 사용하는 팀의 프로세스, 리뷰, 아키텍처를 설계할 때 이 스킬을 사용하세요.

프로세스 변화

  1. 계획의 질이 타이핑 속도보다 중요합니다.
  2. 평가 커버리지가 일화적 확신보다 중요합니다.
  3. 리뷰 초점이 구문에서 시스템 동작으로 전환됩니다.

아키텍처 요구사항

에이전트 친화적인 아키텍처를 선호하세요:

  • 명시적인 경계
  • 안정적인 계약
  • 타입화된 인터페이스
  • 결정론적 테스트

숨겨진 컨벤션에 퍼져 있는 암묵적 동작을 피하세요.

AI-퍼스트 팀의 코드 리뷰

다음 항목을 리뷰하세요:

  • 동작 회귀
  • 보안 가정
  • 데이터 무결성
  • 장애 처리
  • 배포 안전성

자동화로 이미 처리된 스타일 문제에 시간을 최소화하세요.

채용 및 평가 신호

강력한 AI-퍼스트 엔지니어:

  • 모호한 작업을 명확히 분해합니다.
  • 측정 가능한 수용 기준을 정의합니다.
  • 고품질 프롬프트와 평가를 생성합니다.
  • 압박 속에서도 위험 통제를 강화합니다.

테스트 표준

생성된 코드에 대한 테스트 기준을 높이세요:

  • 관련 도메인에 대한 필수 회귀 커버리지
  • 명시적인 경계 사례 단언
  • 인터페이스 경계에 대한 통합 검증

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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