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자동화 감사 작업

ECC(확장 가능한 에이전트 제어 체계)를 위한 증거 기반 자동화 인벤토리 및 중복 감사 워크플로입니다. 사용자가 수정 작업 전에 어떤 작업, 훅, 커넥터, MCP 서버 또는 래퍼가 활성화되어 있거나, 고장 났거나, 중복되었거나, 누락되었는지 알고 싶어할 때 사용하세요.

자동화 감사 작업란 무엇인가요?

이 스킬은 ECC(확장 가능한 에이전트 제어 체계) 환경에서 감사 중심의 운영 워크플로를 제공합니다. 사용자가 현재 실행 중인 자동화, 고장 난 작업, 중복 영역, 그리고 실제로 유용한 작업을 수행 중인 도구와 커넥터가 무엇인지 물을 때 사용됩니다. 주요 목표는 기존 자동화를 수정하거나 재작성하기 전에 증거 기반의 인벤토리를 생성하고 유지/병합/제거/다음 수정 권장 사항을 제공하는 것입니다. `workspace-surface-audit`, `knowledge-ops`, `github-ops` 등 여러 ECC 네이티브 스킬과 통합되며, Cron 작업, GitHub Actions, 로컬 훅, MCP 서버, 커넥터, 래퍼 등 다양한 자동화 표면을 조사하고 분류합니다. 이 워크플로는 읽기 전용으로 시작하고, 각 항목의 구성 상태, 인증 상태, 최근 검증 여부, 오래됨 또는 고장 여부를 명확히 구분하며, 최종적으로는 잡음이 많은 자동화를 하나의 표준 ECC 경로로 통합하는 데 중점을 둡니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/automation-audit-ops

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문서

자동화 감사 작업은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 현재 실행 중인 자동화, 고장 난 작업, 중복 영역, 그리고 현재 유용한 작업을 수행 중인 도구와 커넥터가 무엇인지 물을 때 사용하세요.

이것은 감사 우선 운영자 스킬입니다. 목표는 다시 작성하기 전에 증거 기반 인벤토리와 유지/병합/제거/다음 수정 권장 사항 세트를 생성하는 것입니다.

스킬 스택

관련이 있을 때 다음 ECC 네이티브 스킬을 워크플로에 포함하세요:

  • workspace-surface-audit: 커넥터, MCP, 훅, 앱 인벤토리용
  • knowledge-ops: 감사가 라이브 저장소의 실제 정보와 지속적인 컨텍스트를 조정해야 할 때
  • github-ops: 답변이 CI, 예약된 워크플로, 이슈 또는 PR 자동화에 의존할 때
  • ecc-tools-cost-audit: 실제 문제가 형제 앱 저장소에서 웹훅 팬아웃, 대기 중인 작업 또는 청구 비용일 때
  • research-ops: 로컬 인벤토리를 현재 플랫폼 지원이나 공개 문서와 비교해야 할 때
  • verification-loop: 가정된 복구에 의존하지 않고 수정 후 상태를 증명하기 위해

사용 시기

  • 사용자가 "어떤 자동화가 있나요?", "무엇이 실행 중인가요?", "무엇이 고장 났나요?" 또는 "무엇이 중복되나요?"라고 물을 때
  • 작업이 Cron 작업, GitHub Actions, 로컬 훅, MCP 서버, 커넥터, 래퍼 또는 앱 통합에 걸쳐 있을 때
  • 사용자가 다른 에이전트 시스템에서 마이그레이션된 사항과 ECC 내에서 다시 구축해야 할 사항을 알고 싶어할 때
  • 워크스페이스에 동일한 작업을 수행하는 여러 방식이 축적되어 사용자가 하나의 표준 경로를 원할 때

가드레일

  • 사용자가 명시적으로 수정을 요청하지 않는 한 읽기 전용으로 시작하세요.
  • 다음을 구분하세요:
    • 구성됨
    • 인증됨
    • 최근 검증됨
    • 오래됨 또는 고장남
    • 완전히 누락됨
  • 스킬이나 구성이 참조한다고 해서 도구가 실제로 실행 중이라고 주장하지 마세요.
  • 증거 테이블이 존재할 때까지 중복 표면을 병합하거나 삭제하지 마세요.

워크플로

1. 실제 표면 인벤토리 작성

이론을 세우기 전에 현재 실행 중인 표면을 읽으세요:

  • 저장소 훅 및 로컬 훅 스크립트
  • GitHub Actions 및 예약된 워크플로
  • MCP 구성 및 활성화된 서버
  • 커넥터 또는 앱 기반 통합
  • 래퍼 스크립트 및 저장소별 자동화 진입점

표면별로 그룹화하세요:

  • 로컬 런타임
  • 저장소 CI / 자동화
  • 연결된 외부 시스템
  • 메시징 / 알림
  • 청구 / 고객 운영
  • 연구 / 모니터링

2. 각 항목을 실행 상태별로 분류

발견된 모든 자동화에 대해 표시하세요:

  • 구성됨
  • 인증됨
  • 최근 검증됨
  • 오래됨 또는 고장남
  • 누락됨

그런 다음 문제 유형을 분류하세요:

  • 활성 고장
  • 인증 중단
  • 상태 오래됨
  • 중복 또는 중복성
  • 누락된 기능

3. 증명 경로 추적

모든 중요한 주장을 구체적인 출처로 뒷받침하세요:

  • 파일 경로
  • 워크플로 실행
  • 훅 로그
  • 구성 항목
  • 최근 명령 출력
  • 정확한 실패 시그니처

현재 상태가 모호하다면 감사가 완료된 것처럼 가장하지 말고 직접적으로 말하세요.

4. 유지 / 병합 / 제거 / 다음 수정으로 종료

각 중복 또는 의심스러운 표면에 대해 하나의 호출을 반환하세요:

  • 유지
  • 병합
  • 제거
  • 다음 수정

가치는 잡음이 많은 자동화를 하나의 표준 ECC 경로로 통합하는 데 있으며, 모든 역사적 경로를 보존하는 데 있지 않습니다.

출력 형식

현재 표면
- 자동화
- 출처
- 실행 상태
- 증명

발견 사항
- 활성 고장
- 중복
- 상태 오래됨
- 누락된 기능

권장 사항
- 유지
- 병합
- 제거
- 다음 수정

다음 ECC 조치
- 강화할 정확한 스킬 / 훅 / 워크플로 / 앱 경로

함정

  • 라이브 인벤토리를 읽을 수 있을 때 기억에서 답변하지 마세요.
  • "구성에 있음"을 "작동 중"으로 취급하지 마세요.
  • 고장 난 높은 신호 경로를 지목하기 전에 낮은 가치의 중복을 수정하지 마세요.
  • 사용자가 먼저 인벤토리를 요청했다면 작업을 저장소 재작성으로 확장하지 마세요.

검증

  • 중요한 주장은 라이브 증명 경로를 인용합니다.
  • 발견된 각 자동화는 명확한 실행 상태 범주로 레이블이 지정됩니다.
  • 최종 권장 사항은 유지/병합/제거/다음 수정을 구분합니다.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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