Communitygithub.com

ecc-recipes

설명된 워크플로를 적절한 ECC 명령어 그룹(실행 순서 및 중지 조건 포함)에 매핑하고 모든 명령어 그룹 레시피 모음을 탐색합니다. 플랫한 명령어 카탈로그 위에 패밀리 그룹핑, 실행 순서 및 중지 시점 계층을 추가합니다. 참고용으로만 제공됩니다. 사용자가 'X를 위한 명령어', 'X를 실행하는 명령어 그룹', 'ECC 레시피 보기', 'ECC 파이프라인 나열', 'ECC로 워크플로 실행 방법' 등을 물을 때 트리거됩니다. 사용자가 작업을 직접 실행하길 원하거나, 단일 명령어에 대한 심층 문서를 원하거나(ecc-guide 사용), 초안 프롬프트 재작성을 원할 때는(prompt-optimizer 사용) 트리거되지 않습니다.

ecc-recipes란 무엇인가요?

이 스킬은 ECC 명령어 세트를 사용하는 개발자와 AI 에이전트 사용자를 위해 설계된 참고용 어드바이저입니다. 사용자가 워크플로 설명을 제공하면, 적절한 ECC 명령어 그룹(패밀리)을 식별하고 권장 실행 순서와 명확한 중지 조건을 제시합니다. 또한 사용자가 설명 없이 명령어를 요청하면 모든 명령어 그룹 레시피의 카탈로그 모드로 동작합니다. 핵심 원칙은 실시간으로 명령어 디렉토리를 읽어 항상 최신 명령어 세트를 기준으로 분류한다는 점입니다. 모든 아키텍처와 ECC 호스트가 가능한 플랫폼(Claude Code, Cursor, Codex 등)에서 작동하며, 명령어를 직접 실행하지 않고 참고용 계획만 출력합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 다중 명령어 워크플로를 안전하고 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

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

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

ECC 레시피

"어떤 ECC 슬래시 명령어 그룹이 내 워크플로를 실행하고, 어떤 순서로, 언제 중지해야 하는지"를 위한 단일 진입점입니다. 또한 모든 명령어 그룹 레시피 패밀리를 탐색합니다.

두 가지 기존 스킬 사이의 간극을 메웁니다:

  • ecc-guide — 명령어를 나열하고 문서를 읽을 위치를 알려주지만, 플랫한 카탈로그입니다.
  • prompt-optimizer — 작업을 구성 요소에 매칭하지만, 실행 순서와 중지 조건이 있는 다중 명령어 그룹이 아닌 단일 프롬프트를 출력합니다.

이 스킬이 추가하는 것: 패밀리 그룹핑 + 실행 순서 + 중지 조건.

활성화 시점

  • "<워크플로>를 위해 어떤 명령어 그룹을 실행해야 하나요?"
  • "MVP를 구축 / 결함 수정 / 리팩터링하기 위한 명령어 시퀀스는 무엇인가요?"
  • "모든 ECC 명령어 그룹 레시피 보기" (카탈로그 모드)
  • "ECC에는 몇 개의 워크플로 파이프라인이 있나요?"
  • 사용자가 설명 유무에 관계없이 /ecc-recipes 호출

사용하지 않아야 할 때

  • 사용자가 지금 작업을 수행하길 원함 — 설명하지 말고 실제 명령어로 라우팅하세요.
  • 사용자가 하나의 명령어에 대한 심층 문서를 원함 — ecc-guide를 사용하세요.
  • 사용자가 초안 프롬프트 재작성을 원함 — prompt-optimizer를 사용하세요.

핵심 원칙

메모리가 아닌 현재 파일에서 답변하세요. 명령어 세트는 변경됩니다. 개수나 멤버 목록을 하드코딩하지 마십시오. 각 실행 시 라이브 commands/ 디렉토리를 읽은 다음 패밀리로 분류하십시오.

실시간 읽기

명령어 디렉토리를 확인하고(첫 번째로 존재하는 것 사용), 이름을 나열합니다:

for D in \
  "$HOME"/.claude/plugins/marketplaces/ecc/commands \
  "$HOME"/.claude/plugins/cache/ecc/ecc/*/commands \
  ./commands \
  ./.claude/commands \
  "$HOME"/.claude/commands; do
  [ -d "$D" ] && CMD_DIR="$D" && break
done
[ -z "${CMD_DIR:-}" ] && { echo "ECC 명령어 디렉토리를 찾을 수 없습니다."; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

선택적으로 더 풍부한 그룹화를 위해 manifests/install-*.json이 있으면 읽습니다. 필요한 최소한의 읽기 세트를 사용하십시오.

패밀리 분류 (접두사 기준)

명령어 이름을 선행 접두사별로 그룹화하고, 알려진 단독 명령어는 수동으로 매핑합니다. 패밀리는 실시간으로 파생됩니다. 아래 표는 분류 규칙이지 고정된 목록이 아닙니다.

패밀리 접두사레시피 의미일반적인 실행 순서
orch-*작업 유형별로 게이트된 Research, Plan, TDD, Review, Commit작업 종류에 따라 하나의 orch-* 선택; 내부 단계를 자체 실행
multi-*다중 모델 워크플로multi-plan 다음 multi-execute 그다음 검토 (또는 종단간 multi-workflow)
prp-*PRD → 계획 → 구현 → PR 파이프라인prp-prd 다음 prp-plan 다음 prp-implement 다음 prp-commit 다음 prp-pr
epic-*대규모 다중 유닛 에픽, 병렬epic-decompose 다음 epic-claim 다음 epic-validate 다음 epic-review 다음 epic-unblock 다음 epic-sync 다음 epic-publish
loop-*관리형 자율 루프 및 모니터링loop-start <pattern> 시작 후 loop-status로 감시
gan-*생성자 및 평가자 루프gan-build (코드) 또는 gan-design (UI); 자체 루핑
*-build / *-review / *-test언어별 CI 삼중<lang>-test (TDD) 다음 <lang>-build (수정) 다음 <lang>-review
hookify-*동작-훅 관리hookify 다음 hookify-list 다음 hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / prune지속적 학습learn 다음 instinct-status 다음 evolve 다음 promote
단독 명령어santa-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint 등단독 또는 그룹 간 접착제 역할

접두사 규칙과 일치하지 않는 명령어 → 한 줄 설명과 함께 단독 명령어 아래에 나열합니다.

작동 방식

1. CMD_DIR에서 명령어 이름을 실시간으로 읽습니다.
2. 접두사 및 단독 명령어 맵을 기준으로 패밀리로 분류합니다.
3. 워크플로 설명이 주어진 경우 -> 매칭 모드.
   없는 경우 -> 카탈로그 모드.
4. 참고용으로만 제공: 계획을 출력합니다. 매칭된 명령어를 실행하지 않습니다.

카탈로그 모드 (설명 없음)

패밀리 테이블을 출력합니다: 각 패밀리, 멤버 수, 멤버, 한 줄 의미, 일반적인 실행 순서. 총 명령어 개수와 매칭 레시피를 위한 워크플로 설명을 요청하는 프롬프트로 마무리합니다.

매칭 모드 (설명 제공)

  1. 워크플로를 한 문장으로 다시 설명합니다.
  2. 가장 적합한 1-2개의 패밀리를 선택하고, 각각에 대해 그 이유를 한 줄로 설명합니다.
  3. 실행 순서 블록 — 매칭된 패밀리에 대한 정확한 명령어 시퀀스.
  4. 중지 조건 — 항상 명시적입니다 (최대 실행 횟수, 완료 신호, 검토 통과 또는 단발성). 자율 루프의 경우 구독 소진에 대해 경고하고 백스톱 제한을 권장합니다.
  5. 읽을 위치 — commands/<name>.md 경로와 /ecc-guide <name>.

출력 템플릿 (매칭 모드)

워크플로: <한 문장 재진술>

최적 적합: <패밀리> — <이유>
(대안: <패밀리> — <이유>)

실행 순서:
  /<cmd1>   # 작업
  /<cmd2>   # 작업
  /<cmd3>   # 작업
  중지 조건: <조건>
  경고 (자율 루프 전용): 무제한 루프는 구독/크레딧을 소진합니다 —
  완료 신호와 함께 최대 반복 또는 최대 비용 백스톱을 추가하십시오.

전체 문서 읽기:
  commands/<cmd1>.md   (또는: /ecc-guide <cmd1>)

예제

카탈로그: /ecc-recipes → 패밀리 테이블과 총 개수를 출력합니다.

매칭: /ecc-recipes 전체 앱을 사전에 계획한 다음 적대적 검토로 완료될 때까지 자동 빌드 → 최적 적합: loop-* (자율) 이 gan-* 또는 santa-loop (적대적) 를 감싸는 방식. 실행 순서: plan-prd 다음 loop-start rfc-dag --mode safe 그다음 loop-status 모니터링; 모든 유닛이 N번 연속 검토 통과 시 중지 (소진을 제한하기 위해 최대 반복 백스톱 추가).

매칭: /ecc-recipes 내 Go 서비스의 버그 수정 → 최적 적합: orch-fix-defect (재현, 수정, 검토, 커밋). 대안: go-test 다음 go-build 다음 go-review. 중지: 회귀 테스트 통과 및 검토 통과.

비목표

  • 실행기가 아님 — 참고용으로만 제공.
  • 명령어별 심층 문서가 아님 — 그건 ecc-guide 입니다.
  • 프롬프트 재작성이 아님 — 그건 prompt-optimizer 입니다.
  • 명령어 개수나 멤버 목록을 절대 하드코딩하지 않음 — 항상 실시간으로 읽습니다.

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