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오케스트레이터 파이프라인 (공유 엔진)

`orch-*` 스킬군의 공유 오케스트레이션 엔진입니다. 다섯 가지 핵심 작업(기능 추가, 변경, 수정, 리팩토링, MVP 구축)을 위한 Research-Plan-TDD-Review-Commit 게이트형 파이프라인, 크기 분류기, 에이전트 맵을 정의합니다. 보통 직접 호출하지 않고 `orch-*` 작업 스킬이 위임하여 사용합니다.

오케스트레이터 파이프라인 (공유 엔진)란 무엇인가요?

이 스킬은 `orch-*` 스킬군(예: `orch-add-feature`, `orch-fix-defect`)이 공유하는 **게이트형 오케스트레이션 파이프라인**입니다. 각 작업 스킬은 얇은 래퍼이며, 실제 작업은 이 파이프라인의 단계를 통해 기존 ECC 명령어(예: `/plan`, `/code-review`, `tdd-workflow` 스킬)로 위임합니다. 6단계(Intake, Research & Reuse, Plan, Scaffold, TDD 구현, Review, Commit)로 구성되며, Plan 단계 후(게이트 1)와 Commit 전(게이트 2)에 사용자 승인을 요구하는 인간 게이트가 포함되어 있어 완전 자율적이지 않습니다. 또한 변경의 영향 범위(trivial, small, standard, large)를 분류하여 이에 맞는 단계만 실행하는 크기 분류기를 제공합니다. 개발자는 `orch-*` 작업 스킬을 직접 호출하며, 이 엔진은 내부 참조용입니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/orch-pipeline

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문서

오케스트레이터 파이프라인 (공유 엔진)은(는) 무엇을 하나요?

orch-* 스킬은 얇은 래퍼입니다. 어떤 작업도 직접 재구현하지 않고, 요청을 분류하여 이 파이프라인의 어떤 단계를 실행할지 선택한 후 각 단계를 기존 ECC 에이전트 또는 명령어에 위임합니다. 이 파일이 바로 그 파이프라인입니다.

이 엔진을 직접 호출하지 말고 작업 스킬(orch-add-feature, orch-fix-defect, …)을 호출하세요. 이 파일은 작업 스킬이 참조하는 레퍼런스입니다.

사용 시기

  • orch-* 작업 스킬이 실행될 때 간접적으로 로드됩니다.
  • 새 작업을 스킬군에 추가하거나 공유 단계, 게이트, 에이전트 맵을 조정할 때만 직접 읽습니다.

작업군

스킬작업트리거첫 번째 단계
orch-add-feature기능 추가기능이 아직 존재하지 않음새 기능 조사 + 계획 수립
orch-change-feature변경동작은 하지만 원하는 동작과 다름기존 동작 및 테스트 수정
orch-fix-defect수정동작이 잘못됨실패하는 테스트로 재현 후 수정
orch-refine-code리팩토링동작 유지, 구조 개선테스트 통과 유지하며 구조 변경
orch-build-mvpMVP설계/명세 문서로부터 부트스트랩문서 분석 → 수직 슬라이스

이 래퍼들은 기존 ECC 명령어를 대체하지 않고 조합합니다: /feature-dev, /plan, /code-review, /build-fix, /refactor-clean, /gan-build 및 tdd-workflow 스킬. orch-*군은 이 위에 공유 크기 분류기와 두 개의 게이트를 추가하여, 하나의 프레임워크가 다섯 가지 작업을 일관되게 처리합니다.

0단계 — 크기 분류 (적정 규모 결정)

절차의 규모는 변경의 영향 범위에 비례합니다. 세 가지 신호를 기준으로 요청을 점수화하고, 가장 높은 등급을 선택하여 한 줄로 결과를 표시합니다. 사용자가 재정의할 수 있습니다.

등급수정 파일 수새 종속성/계약설계 모호성실행 단계
trivial1개 파일, 몇 줄없음없음 — 변경 사항이 명확함4 → 5 → 6
small1개 파일 / 1개 함수없음코드를 읽으면 명확해짐(1 경량) → 4 → 5 → 6
standard2–5개 파일새 내부 모듈 가능성하나의 실제 선택 필요1 → 2 → 4 → 5 → 6
large여러 파일 / 여러 영역새 외부 종속성, 공개 API 또는 명세 문서여러 미해결 질문1 → 2 → (3) → 4 → 5 → 6

0단계(Intake)는 항상 실행되며 위 표에서 생략되었습니다. 동점자 해소 규칙: 보안 트리거(아래 참조) 또는 공개 API/계약을 건드리는 것은 파일 수와 관계없이 최소 standard 등급입니다.

단계

각 단계는 위임합니다 — 작업을 직접 수행하지 않습니다.

  • 0. Intake (접수) — 요청을 재진술합니다. orch-build-mvp의 경우 명세/설계 문서를 읽고 범위, 확정된 결정, 기능 목록을 추출합니다.
  • 1. Research & Reuse (조사 및 재사용) — rules/common/development-workflow.md에 따라: gh search repos / gh search code, Context7 / 공급업체 문서, 패키지 레지스트리, Exa 순서로 검색합니다. 완전히 새로운 코드보다는 검증된 구현을 채택하는 것을 선호합니다.
  • 2. Plan (계획 수립) — planner 에이전트(또는 구조적 결정에는 architect / code-architect)에 위임합니다. 얇은 수직 슬라이스 순서로 정렬된 task_list를 출력합니다. → 게이트 1.
  • 3. Scaffold (스캐폴드) — orch-build-mvp 전용: 첫 번째 종단 간 슬라이스를 구축합니다.
  • 4. Implement (TDD 구현) — 각 작업을 tdd-guide 에이전트(또는 tdd-workflow 스킬)를 통해 진행합니다: red → green → refactor. 작업의 첫 번째 단계 규칙을 따릅니다.
  • 5. Review (검토) — code-reviewer 에이전트 / /code-review. 변경 사항이 보안 트리거(아래)를 건드릴 때마다 security-reviewer를 추가합니다.
  • 6. Commit (커밋) — 관례적 커밋(feat: / fix: / refactor: / …), 논리적 청크당 하나씩. → 게이트 2.

두 개의 게이트

이 스킬군은 완전 자율이 아닌, 게이트형입니다:

  1. 게이트 1 — 계획 수립 후. task_list를 제시합니다. 사용자가 승인할 때까지 구현 코드를 작성하지 않습니다.
  2. 게이트 2 — 커밋 전. 변경 요약과 제안된 커밋 메시지를 제시합니다. 사용자가 확인할 때까지 커밋하지 않습니다.

게이트 사이의 모든 작업은 중단 없이 진행됩니다.

에이전트 / 명령어 맵

단계기본대체 / 에스컬레이션
Intake / 이해code-explorer수정/변경/리팩토링 전 기존 경로 추적
계획 수립planner구조적 호출에는 architect, code-architect
구현tdd-guide (또는 tdd-workflow 스킬)빌드 오류 시 build-error-resolver / /build-fix
검토code-reviewer / /code-review언어별 검토자 (python-reviewer, typescript-reviewer, …)
보안security-reviewer—
MVP 내부 루프/gan-build "<요약>" --skip-plannergan-generator → gan-evaluator 구동; --max-iterations / --pass-threshold 조정

언어별 검토자는 저장소에 맞춰 선택합니다 (저장소의 CLAUDE.md 참조).

보안 검토 트리거

변경 사항이 다음 중 하나에 닿을 때 security-reviewer를 호출: 인증 또는 권한 부여, 사용자 입력 처리, 데이터베이스 쿼리, 파일 시스템 경로, 외부 API 호출, 암호화, 비밀/자격 증명. (rules/common/security.md에 따름)

인계 결과물

파이프라인은 숨겨진 상태를 유지하지 않습니다 — 계획 문서가 곧 인계 결과물입니다:

  • task_list (계획 수립에서 생성)가 구현 루프를 구동합니다.
  • 더 큰 작업은 저장소의 docs/ 아래에 rules/common/development-workflow.md에 따라 PRD / 아키텍처 / 시스템 설계를 생성할 수도 있습니다.
  • 검토 결과(CRITICAL / HIGH)는 게이트 2 이전에 해결되어야 합니다.

검증 사항

  • 크기 등급이 명시되었고 작업과 일치하는가?
  • 게이트 1(계획)과 게이트 2(커밋)가 모두 준수되었는가?
  • 보안 트리거가 닿은 경우에만 security-reviewer가 실행되었는가?
  • 커밋이 관례적이며 하나의 논리적 변경에 범위가 한정되었는가?
  • 새로 추가되거나 변경된 동작에 대한 테스트가 있으며, rules/common/testing.md에 따라 적용 범위 ≥ 80%인가?

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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