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제품 역량

PRD 의도, 로드맵 요청 또는 제품 논의를 구현 가능한 역량 계획으로 변환하여, 다중 서비스 작업을 시작하기 전에 제약 조건, 불변 조건, 인터페이스 및 미해결 결정을 명확히 합니다.

제품 역량란 무엇인가요?

이 스킬은 제품 의도를 명시적인 엔지니어링 제약 조건으로 변환합니다. PRD, 로드맵 항목, 논의 또는 창업자 메모가 존재하지만 구현 제약 조건이 여전히 암묵적인 경우에 사용합니다. 여러 서비스, 리포지토리 또는 팀에 걸친 기능에 대해 구현 전에 역량 계약이 필요할 때 유용합니다. 제품 의도는 명확하지만 아키텍처, 데이터, 수명 주기 또는 정책 영향이 여전히 모호한 경우에 적합합니다. 이 스킬은 숨겨진 가정을 문서화하고 재사용 가능한 구현 계약을 생성하여 Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode 등 다양한 플랫폼에서 활용할 수 있습니다. 최종 결과물은 역량 요약, 비목표, 행위자 및 표면, 필요한 상태 및 전환, 인터페이스/데이터 모델 영향, 미해결 질문을 포함한 SRS 스타일의 계획입니다.

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

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제품 역량은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 제품 의도를 명시적인 엔지니어링 제약 조건으로 변환합니다.

"무엇을 구축해야 하는가?"가 아니라 "구현을 시작하기 전에 정확히 무엇이 참이어야 하는가?"라는 간극이 있을 때 사용하세요.

사용 시기

  • PRD, 로드맵 항목, 논의 또는 창업자 메모가 존재하지만 구현 제약 조건이 여전히 암묵적인 경우
  • 기능이 여러 서비스, 리포지토리 또는 팀에 걸쳐 있으며 코딩 전에 역량 계약이 필요한 경우
  • 제품 의도는 명확하지만 아키텍처, 데이터, 수명 주기 또는 정책 영향이 여전히 모호한 경우
  • 시니어 엔지니어가 리뷰 중에 동일한 숨겨진 가정을 계속 반복하는 경우
  • 다양한 환경과 세션에서 재사용 가능한 아티팩트가 필요한 경우

표준 아티팩트

리포지토리에 PRODUCT.md, docs/product/ 또는 프로그램 사양 디렉토리와 같은 지속적인 제품 컨텍스트 파일이 있는 경우 해당 위치를 업데이트하세요.

역량 매니페스트가 아직 존재하지 않는 경우 다음 템플릿을 사용하여 생성하세요:

  • docs/examples/product-capability-template.md

목표는 또 다른 계획 스택을 만드는 것이 아닙니다. 목표는 숨겨진 역량 제약 조건을 지속적이고 재사용 가능하게 만드는 것입니다.

불가침 규칙

  • 제품 진실을 임의로 만들지 마세요. 미해결 질문을 명시적으로 표시하세요.
  • 사용자에게 보이는 약속과 구현 세부 사항을 분리하세요.
  • 고정 정책, 아키텍처 선호 사항, 여전히 열려 있는 사항을 명확히 구분하세요.
  • 요청이 기존 리포지토리 제약 조건과 충돌하는 경우, 무마하지 말고 명확히 알리세요.
  • 분산된 임시 노트보다 하나의 재사용 가능한 역량 아티팩트를 선호하세요.

입력

필요한 것만 읽으세요:

  1. 제품 의도
    • 이슈, 논의, PRD, 로드맵 노트, 창업자 메시지
  2. 현재 아키텍처
    • 관련 리포지토리 문서, 계약, 스키마, 라우트, 기존 워크플로우
  3. 기존 역량 컨텍스트
    • PRODUCT.md, 설계 문서, RFC, 마이그레이션 노트, 운영 모델 문서
  4. 전달 제약 조건
    • 인증, 결제, 규정 준수, 출시, 하위 호환성, 성능, 리뷰 정책

핵심 워크플로우

1. 역량 재진술

요청을 하나의 정확한 문장으로 압축하세요:

  • 사용자 또는 운영자가 누구인지
  • 이 기능이 출시된 후 어떤 새로운 역량이 존재하는지
  • 그 결과 어떤 결과가 변경되는지

이 문장이 약하면 구현이 표류할 것입니다.

2. 역량 제약 조건 해결

구현 전에 유지되어야 하는 제약 조건을 추출하세요:

  • 비즈니스 규칙
  • 범위 경계
  • 불변 조건
  • 신뢰 경계
  • 데이터 소유권
  • 수명 주기 전환
  • 출시/마이그레이션 요구 사항
  • 실패 및 복구 기대치

이러한 것들은 종종 시니어 엔지니어의 기억 속에만 존재합니다.

3. 구현 대면 계약 정의

SRS 스타일의 역량 계획을 생성하세요:

  • 역량 요약
  • 명시적 비목표
  • 행위자 및 표면
  • 필요한 상태 및 전환
  • 인터페이스/입력/출력
  • 데이터 모델 영향
  • 보안/결제/정책 제약 조건
  • 관찰 가능성 및 운영자 요구 사항
  • 구현을 막는 미해결 질문

4. 실행으로 전환

정확한 핸드오프로 종료하세요:

  • 직접 구현 준비 완료
  • 먼저 아키텍처 검토 필요
  • 먼저 제품 명확화 필요

필요한 경우 다음 ECC 네이티브 레인을 가리키세요:

  • project-flow-ops
  • workspace-surface-audit
  • api-connector-builder
  • dashboard-builder
  • tdd-workflow
  • verification-loop

출력 형식

다음 순서로 결과를 반환하세요:

CAPABILITY
- 한 문단 재진술

CONSTRAINTS
- 고정 규칙, 불변 조건 및 경계

IMPLEMENTATION CONTRACT
- 행위자
- 표면
- 상태 및 전환
- 인터페이스/데이터 영향

NON-GOALS
- 이 레인이 명시적으로 소유하지 않는 것

OPEN QUESTIONS
- 여전히 필요한 차단 요소 또는 제품 결정

HANDOFF
- 다음에 수행할 작업과 이를 처리해야 할 ECC 레인

좋은 결과

  • 제품 의도가 이제 중간 PR에서 숨겨진 제약 조건을 재발견하지 않고 구현하기에 충분히 구체화되었습니다.
  • 엔지니어링 검토가 메모리나 Slack 컨텍스트에 의존하는 대신 지속적인 아티팩트를 가집니다.
  • 결과 계획이 Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode 및 ECC 2.0 계획 표면에서 재사용 가능합니다.

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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