Communitygithub.com

ECC 가이드

사용자가 Everything Claude Code를 이해하고, 탐색하며, 설치하고, 구성 요소를 선택할 수 있도록 안내합니다.

ECC 가이드란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 Everything Claude Code(ECC) 리포지토리에서 필요한 것을 찾고 사용할 수 있도록 돕는 길잡이 역할을 합니다. 사용자가 특정 스킬, 명령어, 에이전트, 훅, 규칙 또는 설치 프로필을 찾거나, 리포지토리 사용법에 대한 전반적인 안내가 필요할 때 활성화됩니다. ECC는 빠르게 변화하는 프로젝트이므로, 메모리에 의존하지 않고 현재 파일 시스템을 기반으로 정확한 정보를 제공하는 것을 핵심 원칙으로 합니다. `catalog.js`, `find` 명령어, `install-plan.js` 등 다양한 스크립트를 활용해 최신 구성 요소 목록과 설치 계획을 조회하며, 사용자의 질문에 가장 적합한 답변을 최소한의 파일 읽기만으로 제공합니다. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, OpenCode 등 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/ecc-guide

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

ECC 가이드은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 Everything Claude Code의 이해, 탐색, 설치 또는 부품 선택에 도움이 필요할 때 이 스킬을 사용하세요.

사용 시기

다음과 같은 경우 이 스킬을 사용하세요.

  • 사용자가 ECC에 무엇이 포함되어 있는지 묻는 경우
  • 스킬, 명령어, 에이전트, 훅, 규칙 또는 설치 프로필을 찾는 데 도움이 필요한 경우
  • 리포지토리를 처음 사용하여 안내된 경로가 필요한 경우
  • "ECC로 X를 어떻게 하나요?"라고 묻는 경우
  • 프로젝트에 어떤 ECC 구성 요소가 적합한지 묻는 경우
  • 명령어, 스킬, 에이전트, 훅, 규칙 간의 관계에 대한 간단한 설명이 필요한 경우
  • 설치 경로, 중복 설치, 재설정/제거 또는 선택적 설치 옵션에 대해 혼란스러워하는 경우

핵심 원칙

메모리가 아닌 현재 파일에서 답변하세요. ECC는 빠르게 변경되므로, 하드코딩된 카탈로그 수, 기능 목록 및 설치 지침은 금방 구식이 됩니다.

ECC 리포지토리를 사용할 수 있는 경우, 구체적인 답변을 제공하기 전에 관련 파일을 검사하세요.

node scripts/ci/catalog.js --json
find skills -maxdepth 2 -name SKILL.md | sort
find commands -maxdepth 1 -name '*.md' | sort
find agents -maxdepth 1 -name '*.md' | sort
node scripts/install-plan.js --list-profiles
node scripts/install-plan.js --list-components --json

사용자의 질문에 필요한 최소한의 읽기 세트를 사용하세요.

리포지토리 맵

  • README.md: 설치 경로, 제거/재설정 안내, 공개 포지셔닝, FAQ
  • AGENTS.md: 기여자 안내 및 프로젝트 구조
  • agent.yaml: 내보낸 gitagent 표면 및 명령어 목록
  • commands/: 유지 관리되는 슬래시 명령어 호환성 심(shim)
  • skills/*/SKILL.md: 재사용 가능한 워크플로우 및 도메인 플레이북
  • agents/*.md: 위임된 하위 에이전트 역할 프롬프트
  • rules/: 언어 및 하네스 규칙
  • hooks/README.md, hooks/hooks.json, scripts/hooks/: 훅 동작 및 안전 게이트
  • manifests/install-*.json: 선택적 설치 모듈, 구성 요소, 프로필 및 대상 지원
  • docs/: 하네스 가이드, 아키텍처 노트, 번역된 문서, 릴리스 문서

응답 스타일

답변으로 시작하고, 다음 작업을 제시하세요. 대부분의 사용자는 전체 카탈로그 덤프를 필요로 하지 않습니다.

좋은 첫 응답 구조:

  1. 무엇을 사용할지
  2. 왜 적합한지
  3. 검사할 정확한 파일 또는 명령어
  4. 하나의 다음 명령어 또는 질문

다음은 피하세요:

  • 기본적으로 모든 스킬 또는 명령어 나열
  • 큰 README 섹션 반복
  • 스킬 우선 경로가 존재하는데 폐기된 명령어 심을 추천
  • 파일 시스템을 확인하지 않고 구성 요소가 존재한다고 주장
  • 관리형 설치 프로그램이 대상을 지원하는데 수동 복사 명령어로 설치 지침 대체

일반적인 작업

신규 사용자 온보딩

간단한 메뉴를 제공하세요.

  • ECC 설치 또는 재설정
  • 프로젝트에 맞는 스킬 선택
  • 명령어와 스킬의 이해
  • 훅 및 안전 동작 검사
  • 하네스 감사 실행
  • 특정 워크플로우 찾기

설치/재설정은 README.md를, 프로젝트별 온보딩은 /project-init을 가리키세요.

기능 검색

"X에 무엇을 사용해야 하나요?"의 경우:

  1. skills/, commands/, agents/를 검색하세요.
  2. 기본 워크플로우 표면으로 스킬을 선호하세요.
  3. 명령어는 유지 관리되는 호환성 심이거나 사용자가 명시적으로 슬래시 명령어 동작을 원하는 경우에만 사용하세요.
  4. 위임이 유용할 때 에이전트를 언급하세요.

유용한 검색:

rg -n "<query>" skills commands agents docs
find skills -maxdepth 2 -name SKILL.md | sort

설치 안내

관리형 설치 경로를 사용하세요.

node scripts/install-plan.js --list-profiles
node scripts/install-plan.js --profile minimal --target claude --json
node scripts/install-apply.js --profile minimal --target claude --dry-run

특정 스킬 설치:

node scripts/install-plan.js --skills <skill-id> --target claude --json
node scripts/install-apply.js --skills <skill-id> --target claude --dry-run

의도적으로 중복 표면을 원하지 않는 한, 플러그인 설치와 전체 수동/프로필 설치를 함께 쌓지 않도록 사용자에게 경고하세요.

프로젝트 온보딩

사용자가 대상 리포지토리에 대해 ECC를 구성하려는 경우 /project-init을 사용하세요. 예상 순서는 다음과 같습니다.

  1. 프로젝트 파일에서 스택 감지
  2. 드라이런 설치 계획 해결
  3. 기존 CLAUDE.md 및 설정 파일 검사
  4. 변경 사항 적용 전에 확인 요청
  5. 생성된 안내를 최소화하고 리포지토리별로 유지

문제 해결

먼저 대상 하네스와 설치 경로를 물어본 후 다음을 검사하세요.

  • 플러그인 설치 메타데이터
  • .claude/, .cursor/, .codex/, .gemini/, .opencode/, .codebuddy/, .joycode/, 또는 .qwen/
  • hooks/hooks.json
  • install-state 파일
  • 관련 명령어/스킬 파일

리포지토리 상태 확인을 위해 다음을 제안하세요.

npm run harness:audit -- --format text
npm run observability:ready
npm test

출력 템플릿

간단한 추천

<스킬-또는-명령어>를 사용하세요. <이유> 때문에 적합합니다.

정식 파일: <경로>
확인: <명령어>
다음: <하나의 구체적인 행동>

검색 결과

최적 일치:
- <경로>: <중요한 이유>
- <경로>: <중요한 이유>

추천: <먼저 사용할 것과 그 이유>

설치 계획 요약

감지됨: <스택 증거>
대상: <하네스>
계획: <프로필/모듈/스킬>
드라이런: <명령어>
변경될 사항: <경로들>
적용 전 승인 필요: <예/아니오>

관련 표면

  • /project-init: 대상 리포지토리를 위한 스택 인식 온보딩 계획
  • /harness-audit: 결정론적 준비 상태 점수표
  • /skill-health: 스킬 품질 검토
  • /skill-create: 로컬 git 기록에서 새 스킬 생성
  • /security-scan: Claude/OpenCode 구성 보안 검사

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

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

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

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.

관련 스킬