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Nasiko 제어 평면

실험적인 Nasiko CLI 생명주기 브리지를 사용하여 고정된 버전 설치, 읽기 전용 상태 확인, 명시적 동의 및 텔레메트리와 비밀 경계를 포함한 자격이 부여된 제거를 수행합니다.

Nasiko 제어 평면란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 ECC를 통해 Nasiko CLI를 설치, 검사 또는 제거하도록 명시적으로 요청할 때 사용됩니다. Nasiko 제어 평면 자체를 직접 운영하지는 않으며, CLI의 생명주기에 한정된 작업을 안전하게 처리합니다. 주요 기능으로는 ECC가 승인한 고정 버전(v0.1.0)만 설치하고, 읽기 전용 상태 확인을 수행하며, 소유권이 확인된 경우에만 제거합니다. 설치 전 반드시 `--dry-run`으로 미리보기를 제공하고 사용자의 명시적 동의(`--yes`)를 받아야 합니다. 보안을 위해 비밀 정보나 자격 증명을 명령 인수, 로그 또는 ECC 상태에 절대 포함하지 않으며, Nasiko 텔레메트리는 별도의 동의 절차를 거쳐야 합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 ECC와 연동하여 동작합니다.

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

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문서

Nasiko CLI 생명주기 브리지

사용자가 ECC에 Nasiko CLI의 설치, 검사 또는 제거를 명시적으로 요청할 때 이 스킬을 사용합니다. 이 스킬은 Nasiko 제어 평면을 운영하지 않습니다.

안전 계약

  • ecc nasiko status --json으로 시작합니다. 상태는 읽기 전용입니다.
  • 설치 시 항상 명시적인 사용자 동의와 --yes가 필요합니다.
  • ECC가 승인한 고정 버전(현재 v0.1.0)만 설치합니다.
  • 먼저 ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json으로 미리 봅니다.
  • 사용자가 버전, 레지스트리 출처, 다이제스트 및 대상을 검토한 후에만 ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json으로 설치합니다.
  • 여전히 ECC 관리 하에 있는 승인된 바이너리만 ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json으로 제거합니다. --dry-run을 사용해 미리 제거를 미리 봅니다.
  • 승인된 소스는 https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko이며, Apache-2.0 라이선스 하에 있습니다. 아티팩트와 추출된 바이너리의 SHA-256 값은 고정되어 있습니다.
  • 승인된 명령어를 다운로드된 셸 또는 PowerShell 부트스트랩 스크립트로 대체하지 마십시오.
  • 명령 인수, 로그, 스킬 출력, 설치 메타데이터 또는 ECC 상태에 비밀 또는 자격 증명을 절대 넣지 마십시오.
  • Nasiko 텔레메트리 및 Nasiko 또는 Ito와의 모든 공유는 옵트인이어야 하며 별도로 공개되어야 합니다. 설치는 텔레메트리 동의가 아닙니다.

생명주기 경계

초기 ECC 브리지는 승인된 설치, 읽기 전용 상태 및 소유권이 확인된 제거를 지원합니다. 연결, 인증, 시작, 배포 또는 종료와 같은 동사는 검증된 ECC 계약이 있을 때까지 공식 Nasiko CLI를 직접 사용하십시오. CLI 동사를 추측하지 마십시오.

CLI를 설치한다고 해서 제어 평면 서버가 실행 중이거나, 에이전트가 관리되거나, 라우팅 또는 ACL이 작동하거나, 관찰 가능성이 완전하거나, 텔레메트리가 활성화되었거나, Ito 컴퓨팅이 연결되었음을 증명하지는 않습니다. 각 상태를 별도로 보고하십시오.

실패 동작

  • 플랫폼, 아키텍처, 버전, 매니페스트, 다이제스트, 아카이브, 바이너리 또는 대상의 검증이 실패하면 아티팩트를 실행하지 않고 중지합니다.
  • latest로 대체하지 마십시오.
  • 임의의 PATH 항목을 검색하지 마십시오. ECC의 승인된 위치 또는 개발 검증을 위한 명시적 절대 경로 ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE을 사용하십시오.
  • 부분적이거나 모호한 설치를 성공으로 간주하지 마십시오.

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.

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