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엔터프라이즈 에이전트 옵스

장기 실행 에이전트 워크로드에 관찰 가능성, 보안 경계, 수명 주기 관리를 제공합니다. 단일 CLI 세션을 넘어서는 운영 제어가 필요한 장기 실행 에이전트 워크로드에 사용하세요.

엔터프라이즈 에이전트 옵스란 무엇인가요?

Enterprise Agent Ops 스킬은 클라우드 호스팅 또는 지속적으로 실행되는 에이전트 시스템을 위한 운영 제어 프레임워크입니다. 단일 CLI 세션 이상의 복잡한 운영이 필요한 장기 실행 워크로드에 특화되어 있으며, 런타임 수명 주기 관리, 관찰 가능성, 안전 제어, 변경 관리 등 네 가지 주요 운영 영역을 다룹니다. 불변 배포 아티팩트, 최소 권한 자격 증명, 환경 수준 비밀 주입, 하드 타임아웃 및 재시도 예산, 고위험 작업에 대한 감사 로그와 같은 기본 제어 기능을 제공합니다. 또한 PM2 워크플로우, systemd 서비스, 컨테이너 오케스트레이터, CI/CD 게이트와 통합되어 실패율, 작업당 평균 재시도 횟수, 복구 시간, 작업당 비용, 실패 클래스 분포 등의 메트릭을 추적하며, 장애 발생 시 체계적인 대응 패턴(신규 배포 중단, 대표 트레이스 캡처, 실패 경로 격리, 최소 안전 변경 패치, 회귀 및 보안 검사, 점진적 재개)을 제공합니다.

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

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문서

엔터프라이즈 에이전트 옵스은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 단일 CLI 세션을 넘어서는 운영 제어가 필요한 클라우드 호스팅 또는 지속적으로 실행되는 에이전트 시스템에 사용합니다.

운영 영역

  1. 런타임 수명 주기 (시작, 일시 중지, 중지, 재시작)
  2. 관찰 가능성 (로그, 메트릭, 트레이스)
  3. 안전 제어 (범위, 권한, 킬 스위치)
  4. 변경 관리 (롤아웃, 롤백, 감사)

기본 제어

  • 불변 배포 아티팩트
  • 최소 권한 자격 증명
  • 환경 수준 비밀 주입
  • 하드 타임아웃 및 재시도 예산
  • 고위험 작업에 대한 감사 로그

추적할 메트릭

  • 성공률
  • 작업당 평균 재시도 횟수
  • 복구 시간
  • 성공 작업당 비용
  • 실패 클래스 분포

장애 패턴

장애가 급증할 경우:

  1. 신규 배포 중단
  2. 대표 트레이스 캡처
  3. 실패 경로 격리
  4. 최소 안전 변경으로 패치
  5. 회귀 및 보안 검사 실행
  6. 점진적으로 재개

배포 통합

이 스킬은 다음과 함께 사용합니다:

  • PM2 워크플로우
  • systemd 서비스
  • 컨테이너 오케스트레이터
  • CI/CD 게이트

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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