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ECC 가이드

사용자가 Everything Claude Code(ECC)를 이해하고 탐색하며 설치하고 구성 요소를 선택할 수 있도록 안내합니다.

ECC 가이드란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 Everything Claude Code(ECC) 저장소를 효과적으로 탐색하고 활용할 수 있도록 돕기 위한 것입니다. ECC는 다양한 AI 에이전트 플랫폼(Claude Code, Cursor, Codex 등)에서 재사용 가능한 워크플로우, 명령어, 에이전트, 훅, 규칙을 제공하는 종합 도구 모음입니다. 사용자가 ECC의 구성 요소들을 이해하고, 특정 작업에 적합한 도구를 찾거나, 설치 및 프로젝트 온보딩을 진행할 때 이 스킬을 사용합니다. 또한, 혼란스러운 설치 경로, 중복 설치, 선택적 설치 옵션 등에 대한 명확한 설명을 제공합니다. 이 스킬의 핵심 원칙은 파일 시스템의 현재 상태를 기반으로 답변하며, 정적인 정보에 의존하지 않고 항상 최신 파일을 참조하여 정확한 정보를 제공한다는 것입니다. 답변 스타일은 사용자에게 필요한 최소한의 정보로 명확한 다음 행동을 제시하는 데 중점을 둡니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ecc-guide

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문서

ECC 가이드은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 사용자가 Everything Claude Code(ECC)의 이해, 탐색, 설치, 또는 부품 선택에 도움이 필요할 때 사용합니다.

사용 시기

다음과 같은 경우 이 스킬을 사용하세요:

  • 사용자가 ECC에 무엇이 포함되어 있는지 질문할 때
  • 스킬, 명령어, 에이전트, 훅, 규칙, 또는 설치 프로필을 찾는 데 도움이 필요할 때
  • 저장소를 처음 접하고 안내 경로가 필요할 때
  • "ECC로 X를 어떻게 하나요?"라고 질문할 때
  • 어떤 ECC 구성 요소가 프로젝트에 적합한지 물어볼 때
  • 명령어, 스킬, 에이전트, 훅, 규칙 간의 관계에 대한 간단한 설명이 필요할 때
  • 설치 경로, 중복 설치, 재설정/제거, 또는 선택적 설치 옵션에 혼란스러워할 때

핵심 원칙

메모리가 아닌 현재 파일을 기반으로 답변하세요. ECC는 빠르게 변경되므로 하드코딩된 카탈로그 수, 기능 목록, 설치 지침은 금방 구식이 됩니다.

ECC 저장소를 사용할 수 있는 경우, 구체적인 답변을 제공하기 전에 관련 파일을 검사하세요:

node scripts/ci/catalog.js --json
find skills -maxdepth 2 -name SKILL.md | sort
find commands -maxdepth 1 -name '*.md' | sort
find agents -maxdepth 1 -name '*.md' | sort
node scripts/install-plan.js --list-profiles
node scripts/install-plan.js --list-components --json

사용자의 질문에 필요한 최소한의 읽기만 수행하세요.

저장소 구조

  • README.md: 설치 경로, 제거/재설정 안내, 공개 포지셔닝, FAQ
  • AGENTS.md: 기여자 안내 및 프로젝트 구조
  • agent.yaml: 내보낸 gitagent 표면 및 명령어 목록
  • commands/: 유지 관리되는 슬래시 명령어 호환성 shim
  • skills/*/SKILL.md: 재사용 가능한 워크플로우 및 도메인 플레이북
  • agents/*.md: 위임된 하위 에이전트 역할 프롬프트
  • rules/: 언어 및 하네스 규칙
  • hooks/README.md, hooks/hooks.json, scripts/hooks/: 훅 동작 및 안전 게이트
  • manifests/install-*.json: 선택적 설치 모듈, 구성 요소, 프로필 및 대상 지원
  • docs/: 하네스 가이드, 아키텍처 노트, 번역된 문서, 릴리스 문서

응답 스타일

답변을 먼저 제시하고, 그 다음에 다음 행동을 안내하세요. 대부분의 사용자는 전체 카탈로그 덤프가 필요하지 않습니다.

좋은 첫 응답의 형태:

  1. 무엇을 사용할지
  2. 왜 적합한지
  3. 검사할 정확한 파일 또는 명령어
  4. 하나의 다음 명령어 또는 질문

다음은 피하세요:

  • 기본적으로 모든 스킬이나 명령어를 나열하는 것
  • 큰 README 섹션을 반복하는 것
  • 스킬 우선 경로가 존재할 때 사용 중단된 명령어 shim을 추천하는 것
  • 파일 시스템을 확인하지 않고 구성 요소가 존재한다고 주장하는 것
  • 관리형 설치 프로그램이 대상을 지원할 때 수동 복사 명령어로 설치 안내를 대체하는 것

일반적인 작업

신규 사용자 온보딩

간단한 메뉴를 제공하세요:

  • ECC 설치 또는 재설정
  • 프로젝트에 맞는 스킬 선택
  • 명령어와 스킬의 이해
  • 훅 및 안전 동작 검사
  • 하네스 감사 실행
  • 특정 워크플로우 찾기

설치/재설정은 README.md를, 프로젝트별 온보딩은 /project-init을 가리키세요.

기능 검색

"X에 무엇을 사용해야 하나요?" 같은 질문의 경우:

  1. skills/, commands/, agents/를 검색하세요.
  2. 기본 워크플로우 표면으로 스킬을 우선시하세요.
  3. 유지 관리되는 호환성 shim이거나 사용자가 명시적으로 슬래시 명령어 동작을 원하는 경우에만 명령어를 사용하세요.
  4. 위임이 유용할 때 에이전트를 언급하세요.

유용한 검색:

rg -n "<query>" skills commands agents docs
find skills -maxdepth 2 -name SKILL.md | sort

설치 안내

관리형 설치 경로를 사용하세요:

node scripts/install-plan.js --list-profiles
node scripts/install-plan.js --profile minimal --target claude --json
node scripts/install-apply.js --profile minimal --target claude --dry-run

특정 스킬 설치의 경우:

node scripts/install-plan.js --skills <skill-id> --target claude --json
node scripts/install-apply.js --skills <skill-id> --target claude --dry-run

의도적으로 중복 표면을 원하는 경우가 아니라면 플러그인 설치와 전체 수동/프로필 설치를 함께 쌓지 않도록 사용자에게 경고하세요.

프로젝트 온보딩

사용자가 대상 저장소에 대해 ECC를 구성하려는 경우 /project-init을 사용하세요. 예상되는 순서는 다음과 같습니다:

  1. 프로젝트 파일에서 스택 감지
  2. dry-run 설치 계획 해결
  3. 기존 CLAUDE.md 및 설정 파일 검사
  4. 변경 사항 적용 전에 물어보기
  5. 생성된 안내를 최소화하고 저장소 특화되도록 유지

문제 해결

먼저 대상 하네스와 설치 경로를 물어본 후, 다음을 검사하세요:

  • 플러그인 설치 메타데이터
  • .claude/, .cursor/, .codex/, .gemini/, .opencode/, .codebuddy/, .joycode/, 또는 .qwen/
  • hooks/hooks.json
  • 설치 상태 파일
  • 관련 명령어/스킬 파일

저장소 상태를 확인하려면 다음을 제안하세요:

npm run harness:audit -- --format text
npm run observability:ready
npm test

출력 템플릿

짧은 추천

<스킬-또는-명령어>를 사용하세요. <이유> 때문에 적합합니다.

공식 파일: <경로>
확인 명령어: <명령어>
다음: <구체적인 행동 하나>

검색 결과

최적 일치:
- <경로>: <중요한 이유>
- <경로>: <중요한 이유>

추천: <먼저 사용할 것과 그 이유>

설치 계획 요약

감지됨: <스택 증거>
대상: <하네스>
계획: <프로필/모듈/스킬>
시뮬레이션: <명령어>
변경될 경로: <경로들>
적용 전 승인 필요: <예/아니오>

관련 표면

  • /project-init: 대상 저장소에 대한 스택 인식 온보딩 계획
  • /harness-audit: 결정론적 준비 상태 점수표
  • /skill-health: 스킬 품질 검토
  • /skill-create: 로컬 git 기록에서 새 스킬 생성
  • /security-scan: Claude/OpenCode 구성 보안 검사

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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