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orch-refine-code

동작을 보존하는 리팩터링을 조율합니다. 테스트가 통과하는지 확인한 후, 구조만 변경하고 동작은 유지한 채로 다시 테스트하고, 검토한 다음 승인된 커밋을 수행합니다. 구조 개선이 필요하지만 동작 변경은 없어야 할 때 사용하세요.

orch-refine-code란 무엇인가요?

이 스킬은 `orch-refine-code` 에이전트가 동작을 변경하지 않으면서 코드 구조를 개선하는 리팩터링 과정을 자동화합니다. `orch-pipeline` 엔진을 기반으로 하며, 기본 크기는 '표준'으로 설정되어 여러 파일에 걸친 구조 변경을 허용합니다. 단계 마스크는 0→2(구조 개선 계획)→4(테스트 통과 유지)→5→6 순서로 동작하며, 기존 테스트 스위트가 안전망 역할을 합니다. 특히 4단계에서는 코드 수정 전에 관련 테스트가 존재하고 초록색인지 확인하며, 테스트 범위가 부족할 경우 먼저 특성화 테스트를 추가합니다. 데드 코드나 중복 제거 작업은 `refactor-cleaner` 에이전트( knip / depcheck / ts-prune 실행)에 위임하고, 게이트 1(계획 승인)과 게이트 2(커밋 전 승인)에서 중단되어 사람의 검토를 받습니다. 최종 커밋은 `refactor:` 타입으로 이루어지며, diff는 동작 중립적이어야 합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 에이전트 환경에서 사용할 수 있습니다.

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

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문서

orch-refine-code은(는) 무엇을 하나요?

Actor · action · target: orch · refine · code. orch-pipeline의 공유 엔진을 간단히 감싸는 래퍼입니다.

사용 시기

  • 동일한 동작, 더 나은 구조: 모듈 추출, 중복 제거, 데드 코드 제거, 중첩 줄이기, 명확성을 위한 이름 변경.
  • 유사 스킬과의 구분: 동작이 조금이라도 변경되어야 한다면 이 스킬은 적합하지 않습니다 (orch-change-feature / orch-fix-defect 사용).

작업 설정

  • 기본 크기 기준: standard — 여러 파일에 걸친 구조 변경을 수행합니다.
  • 단계 마스크: 0 → 2 (구조 개선 계획) → 4 (초록색 유지) → 5 → 6. 새로운 동작 테스트는 작성되지 않으며, 기존 테스트 스위트가 안전망 역할을 합니다.
  • 첫 번째 이동 (4단계): 코드를 수정하기 전에 관련 테스트가 존재하고 초록색인지 확인합니다. 테스트 범위가 얇다면 먼저 특성화 테스트를 추가합니다. 그런 다음 작은 단계로 리팩터링하고, 각 단계마다 테스트를 다시 실행합니다.

작동 방식

  1. 위 설정으로 orch-pipeline 엔진을 실행합니다.
  2. 데드 코드 / 중복 제거 작업의 경우 refactor-cleaner 에이전트에 위임합니다 (knip / depcheck / ts-prune을 실행하고 안전하게 제거합니다).
  3. 게이트 1 (구조 개선 계획)과 게이트 2 (커밋 전)에서 중단됩니다.
  4. refactor: 타입으로 커밋합니다. diff는 동작 중립적이어야 합니다.

예시

orch-refine-code: poller.py에서 NWS HTTP 클라이언트 추출
→ 테스트 초록색 확인 → 추출 계획  [게이트 1: 승인]
→ 작은 단계로 이동, 전체 과정에서 테스트 초록색 → 코드 검토
→ refactor: 커밋  [게이트 2: 확인]

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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