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automation-audit-ops

증거 기반 자동화 인벤토리 및 중복 감사 워크플로우로, ECC에서 수정 전에 어떤 작업, 훅, 커넥터, MCP 서버 또는 래퍼가 활성 상태인지, 고장났는지, 중복되었는지, 누락되었는지 파악할 때 사용합니다.

automation-audit-ops란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 어떤 자동화가 활성화되어 있는지, 어떤 작업이 고장났는지, 중복된 부분이 있는지, 또는 어떤 도구와 커넥터가 현재 유용한 작업을 수행하고 있는지 물을 때 사용하는 감사 중심의 오퍼레이터 스킬입니다. workspace-surface-audit, knowledge-ops, github-ops, ecc-tools-cost-audit, research-ops, verification-loop 같은 ECC 네이티브 스킬을 워크플로우에 통합하여 실행 중인 자동화, Git 훅, GitHub Actions, MCP 서버, 커넥터, 래퍼 등을 철저히 조사합니다. 증거 기반 인벤토리를 생성하고, 각 항목의 라이브 상태(구성됨, 인증됨, 최근 확인됨, 오래됨/고장남, 완전히 누락됨)를 분류한 후, keep/merge/cut/fix-next 형식의 권장 사항을 제공합니다. 이 스킬의 가치는 환경을 수정하기 전에 정확한 현황 파악을 통해 중복되고 잡음 있는 자동화를 하나의 표준 ECC 레인으로 통합하는 데 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/automation-audit-ops

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문서

Automation Audit Ops

사용자가 어떤 자동화가 활성화되어 있는지, 어떤 작업이 고장났는지, 중복된 부분이 있는지, 또는 어떤 도구와 커넥터가 현재 실제로 유용한 작업을 수행하고 있는지 물을 때 이 스킬을 사용하세요.

이는 감사 우선 오퍼레이터 스킬입니다. 목표는 아무것도 다시 작성하기 전에 증거 기반 인벤토리와 keep/merge/cut/fix-next 권장 사항 세트를 생성하는 것입니다.

스킬 스택

필요할 때 다음 ECC 네이티브 스킬을 워크플로우에 통합하세요:

  • workspace-surface-audit: 커넥터, MCP, 훅, 앱 인벤토리용
  • knowledge-ops: 감사가 라이브 저장소 현황과 영구 컨텍스트를 조정해야 할 때
  • github-ops: CI, 예약된 워크플로우, 이슈, PR 자동화에 의존하는 경우
  • ecc-tools-cost-audit: 실제 문제가 형제 앱 저장소의 웹훅 팬아웃, 대기 중인 작업 또는 청구 소진일 때
  • research-ops: 로컬 인벤토리를 현재 플랫폼 지원 또는 공개 문서와 비교해야 할 때
  • verification-loop: 가정된 복구에 의존하는 대신 수정 후 상태를 증명하기 위해

사용 시기

  • 사용자가 "내가 가진 자동화는 무엇인가", "무엇이 활성화되어 있는가", "무엇이 고장났는가", 또는 "무엇이 중복되었는가"라고 물을 때
  • 작업이 크론 작업, GitHub Actions, 로컬 훅, MCP 서버, 커넥터, 래퍼 또는 앱 통합에 걸쳐 있을 때
  • 사용자가 다른 에이전트 시스템에서 포팅된 내용과 ECC 내에서 다시 구축해야 할 내용을 알고 싶을 때
  • 워크스페이스에 동일한 작업을 수행하는 여러 방식이 축적되어 사용자가 하나의 표준 레인을 원할 때

가드레일

  • 사용자가 명시적으로 수정을 요청하지 않는 한 읽기 전용으로 시작하세요.
  • 다음을 구분하세요:
    • 구성됨
    • 인증됨
    • 최근 확인됨
    • 오래되거나 고장남
    • 완전히 누락됨
  • 스킬이나 구성이 참조한다고 해서 도구가 활성 상태라고 주장하지 마세요.
  • 증거 테이블이 존재할 때까지 중복된 표면을 병합하거나 삭제하지 마세요.

워크플로우

1. 실제 표면 인벤토리 작성

이론화하기 전에 현재 라이브 표면을 읽으세요:

  • 저장소 훅 및 로컬 훅 스크립트
  • GitHub Actions 및 예약된 워크플로우
  • MCP 구성 및 활성화된 서버
  • 커넥터 또는 앱 기반 통합
  • 래퍼 스크립트 및 저장소별 자동화 진입점

표면별로 그룹화하세요:

  • 로컬 런타임
  • 저장소 CI / 자동화
  • 연결된 외부 시스템
  • 메시징 / 알림
  • 청구 / 고객 운영
  • 연구 / 모니터링

2. 각 항목을 라이브 상태별로 분류

발견된 모든 자동화에 대해 표시:

  • 구성됨
  • 인증됨
  • 최근 확인됨
  • 오래되거나 고장남
  • 누락됨

그런 다음 문제 유형을 분류:

  • 활성 고장
  • 인증 중단
  • 상태 오래됨
  • 중복 또는 중복성
  • 기능 누락

3. 증명 경로 추적

모든 중요한 주장을 구체적인 출처로 뒷받침:

  • 파일 경로
  • 워크플로우 실행
  • 훅 로그
  • 구성 항목
  • 최근 명령 출력
  • 정확한 실패 서명

현재 상태가 모호하면 감사가 완료된 척하지 말고 직접 그렇게 말하세요.

4. keep / merge / cut / fix-next로 마무리

각 중복되거나 의심스러운 표면에 대해 다음 호출 중 하나를 반환:

  • keep
  • merge
  • cut
  • fix next

가치는 잡음 많은 자동화를 하나의 표준 ECC 레인으로 축소하는 데 있으며, 모든 과거 경로를 보존하는 데 있지 않습니다.

출력 형식

현재 표면
- 자동화
- 소스
- 라이브 상태
- 증명

발견 사항
- 활성 고장
- 중복
- 상태 오래됨
- 기능 누락

권장 사항
- keep
- merge
- cut
- fix next

다음 ECC 이동
- 강화할 정확한 스킬 / 훅 / 워크플로우 / 앱 레인

함정

  • 라이브 인벤토리를 읽을 수 있을 때 기억에서 답변하지 마세요.
  • "구성에 있음"을 "작동 중"으로 취급하지 마세요.
  • 깨진 고신호 경로를 명명하기 전에 낮은 가치의 중복을 수정하지 마세요.
  • 사용자가 먼저 인벤토리를 요청했는데 작업을 저장소 재작성으로 확장하지 마세요.

검증

  • 중요한 주장은 라이브 증명 경로를 인용합니다.
  • 발견된 각 자동화는 명확한 라이브 상태 범주로 레이블이 지정됩니다.
  • 최종 권장 사항은 keep / merge / cut / fix-next를 구분합니다.

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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