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api-connector-builder

레포지토리의 기존 패턴에 맞춰 새로운 API 커넥터 또는 프로바이더를 구축합니다.

api-connector-builder란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자가 기존 레포지토리의 통합 패턴을 따르는 API 커넥터나 프로바이더를 구축할 때 사용됩니다. 단순한 HTTP 클라이언트가 아닌, 레포지토리 내부의 커넥터 레이아웃, 설정 스키마, 인증 모델, 오류 처리, 테스트 스타일 및 등록/디스커버리 와이어링을 일치시키는 데 중점을 둡니다. Cursor, Claude Code, Codex 등의 AI 코딩 에이전트에서 활용할 수 있으며, 기존 커넥터를 분석하여 '하우스 스타일'을 파악한 후, 타겟 통합의 범위를 좁히고, 레포지토리 네이티브 레이어로 구축한 다음 최종적으로 검증하는 워크플로우를 따릅니다. 이 스킬은 새로운 아키텍처를 발명하지 않고 레포지토리의 기존 패턴을 충실히 따르며, 테스트와 문서까지 포함한 완전한 통합을 보장합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/api-connector-builder

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문서

API 커넥터 빌더

작업이 단순한 일반 HTTP 클라이언트가 아닌, 레포지토리 네이티브 통합 표면을 추가하는 것일 때 사용하세요.

핵심은 호스트 레포지토리의 다음 패턴을 일치시키는 것입니다:

  • 커넥터 레이아웃
  • 설정 스키마
  • 인증 모델
  • 오류 처리
  • 테스트 스타일
  • 등록/디스커버리 와이어링

사용 시기

  • "이 프로젝트에 Jira 커넥터를 구축해줘"
  • "기존 패턴을 따라 Slack 프로바이더를 추가해줘"
  • "이 API에 대한 새 통합을 만들어줘"
  • "레포지토리의 커넥터 스타일에 맞는 플러그인을 구축해줘"

가드레일

  • 레포지토리에 이미 통합 아키텍처가 있다면 새로 발명하지 마세요.
  • 벤더 문서만으로 시작하지 말고, 먼저 레포지토리 내 기존 커넥터를 살펴보세요.
  • 레포지토리가 레지스트리 와이어링, 테스트 및 문서를 기대한다면 전송 코드에서 멈추지 마세요.
  • 레포지토리에 더 새로운 현재 패턴이 있다면 오래된 커넥터를 무턱대고 따라하지 마세요.

워크플로우

1. 하우스 스타일 파악

최소 2개의 기존 커넥터/프로바이더를 검사하고 다음을 매핑하세요:

  • 파일 레이아웃
  • 추상화 경계
  • 설정 모델
  • 재시도/페이지네이션 규칙
  • 레지스트리 훅
  • 테스트 픽스처 및 명명 규칙

2. 타겟 통합 범위 좁히기

레포지토리가 실제로 필요로 하는 표면만 정의하세요:

  • 인증 흐름
  • 주요 엔티티
  • 핵심 읽기/쓰기 작업
  • 페이지네이션 및 속도 제한
  • 웹훅 또는 폴링 모델

3. 레포지토리 네이티브 레이어로 구축

일반적인 레이어:

  • 설정/스키마
  • 클라이언트/전송
  • 매핑 레이어
  • 커넥터/프로바이더 진입점
  • 등록
  • 테스트

4. 소스 패턴에 대해 검증

새 커넥터는 다른 생태계에서 가져온 것이 아니라 코드베이스에서 자연스러워 보여야 합니다.

참조 형태

프로바이더 스타일

providers/
  existing_provider/
    __init__.py
    provider.py
    config.py

커넥터 스타일

integrations/
  existing/
    client.py
    models.py
    connector.py

TypeScript 플러그인 스타일

src/integrations/
  existing/
    index.ts
    client.ts
    types.ts
    test.ts

품질 체크리스트

  • 기존 레포지토리 내 통합 패턴과 일치
  • 설정 유효성 검사 존재
  • 인증 및 오류 처리가 명시적
  • 페이지네이션/재시도 동작이 레포지토리 표준을 따름
  • 레지스트리/디스커버리 와이어링이 완전함
  • 테스트가 호스트 레포지토리의 스타일을 반영
  • 레포지토리가 기대하는 경우 문서/예제가 업데이트됨

관련 스킬

  • backend-patterns
  • mcp-server-patterns
  • github-ops

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-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

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.

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