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프로젝트 플로우 옵스

이슈와 풀 리퀘스트를 분류하고, 활성 작업을 연결하며, GitHub를 공개 상태로 유지하고 Linear를 내부 실행 계층으로 사용하여 GitHub와 Linear 전반의 실행 흐름을 운영합니다. 사용자가 백로그 제어, PR 분류 또는 GitHub-to-Linear 조정을 원할 때 사용합니다.

프로젝트 플로우 옵스란 무엇인가요?

Project Flow Ops는 GitHub 문제, PR, Linear 작업을 하나의 실행 흐름으로 통합하는 기술입니다. 조정(Coordination)이 코딩보다 문제일 때 사용하며, 오픈 PR/이슈 백로그 분류, GitHub와 Linear 간 작업 연결, PR을 병합/포팅/닫기/보류로 분류하는 기능을 제공합니다. GitHub는 공개 커뮤니티 진실로, Linear는 내부 실행 진실로 유지하며, 모든 GitHub 이슈에 Linear 이슈를 만들 필요는 없습니다. 활성화된 작업, 위임된 작업, 예정된 작업, 교차 기능 작업, 내부 추적이 중요한 작업에만 Linear를 생성하거나 업데이트합니다. 핵심 워크플로는 공개 표면 읽기 → 작업 분류 → Linear 필요성 판단 → 두 시스템 일관성 유지로 구성되며, 최종적으로 PUBLIC STATUS, CLASSIFICATION, LINEAR ACTION, NEXT OPERATOR ACTION을 포함한 텍스트 출력을 반환합니다.

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

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문서

Project Flow Ops

이 스킬은 연결되지 않은 GitHub 이슈, PR 및 Linear 작업을 하나의 실행 흐름으로 전환합니다.

문제가 코딩이 아닌 조정(Coordination)일 때 사용하세요.

사용 시점

  • 열려 있는 PR 또는 이슈 백로그 분류
  • Linear에 넣을 것과 GitHub에만 남길 것 결정
  • 활성 GitHub 작업을 내부 실행 레인에 연결
  • PR을 병합, 포트/재구축, 닫기 또는 보류로 분류
  • 리뷰 코멘트, CI 실패 또는 오래된 이슈가 실행을 차단하고 있는지 감사

운영 모델

  • GitHub는 공개 및 커뮤니티 진실
  • Linear는 활성 예정 작업에 대한 내부 실행 진실
  • 모든 GitHub 이슈에 Linear 이슈가 필요한 것은 아님
  • 다음 경우에만 Linear를 생성하거나 업데이트:
    • 활성
    • 위임됨
    • 예정됨
    • 교차 기능
    • 내부적으로 추적할 만큼 중요함

핵심 워크플로

1. 공개 표면을 먼저 읽기

수집:

  • GitHub 이슈 또는 PR 상태
  • 작성자 및 브랜치 상태
  • 리뷰 코멘트
  • CI 상태
  • 연결된 이슈

2. 작업 분류

모든 항목은 다음 상태 중 하나로 끝나야 함:

상태의미
병합자체 포함, 정책 준수, 준비 완료
포트/재구축유용한 아이디어이나 ECC 내에 수동으로 재배치되어야 함
닫기잘못된 방향, 오래됨, 안전하지 않음 또는 중복됨
보류잠재적으로 유용하나 현재 예정되지 않음

3. Linear가 필요한지 결정

다음 경우에만 Linear를 생성하거나 업데이트:

  • 실행이 적극적으로 계획됨
  • 여러 저장소 또는 작업 스트림이 관련됨
  • 작업에 내부 소유권 또는 순서 지정이 필요함
  • 이슈가 더 큰 프로그램 레인의 일부임

모든 것을 기계적으로 미러링하지 마십시오.

4. 두 시스템의 일관성 유지

작업이 활성화된 경우:

  • GitHub 이슈/PR은 공개적으로 무슨 일이 일어나고 있는지 말해야 함
  • Linear는 내부적으로 소유자, 우선순위 및 실행 레인을 추적해야 함

작업이 출시되거나 거부된 경우:

  • 공개 해결 방법을 GitHub에 다시 게시
  • Linear 작업을 적절히 표시

리뷰 규칙

  • 제목, 요약 또는 신뢰만으로 병합하지 말고 전체 diff를 사용
  • 외부 소스 기능이 가치 있지만 자체 포함되지 않은 경우 ECC 내에서 재구축해야 함
  • CI 적색은 분류 및 수정 또는 차단을 의미하며, 병합 준비가 된 것처럼 가장하지 마십시오
  • 실제 차단 요소가 제품 방향인 경우 도구 뒤에 숨지 말고 말하십시오

출력 형식

반환:

PUBLIC STATUS
- 이슈 / PR 상태
- CI / 리뷰 상태

CLASSIFICATION
- merge / port-rebuild / close / park
- 한 문단 근거

LINEAR ACTION
- create / update / Linear 항목 불필요
- 해당하는 경우 프로젝트 / 레인

NEXT OPERATOR ACTION
- 정확한 다음 조치

좋은 사용 사례

  • "열려 있는 PR 백로그를 감사하고 무엇을 병합하고 무엇을 재구축해야 하는지 알려줘"
  • "GitHub 이슈를 ECC 1.x 및 ECC 2.0 프로그램 레인에 매핑해줘"
  • "이것이 Linear 이슈가 필요한지 아니면 GitHub에만 남아 있어야 하는지 확인해줘"

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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