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orch-build-mvp

설계 문서나 명세 문서로부터 작동하는 MVP를 부트스트래핑합니다. 문서를 읽고 얇은 수직 슬라이스로 계획한 후 첫 번째 엔드투엔드 슬라이스를 스캐폴딩하고 TDD로 구현, 리뷰, 게이트 커밋까지 수행합니다.

orch-build-mvp란 무엇인가요?

이 스킬은 설계 문서(SDD, PRD, system_design 등)를 입력받아 즉시 실행 가능한 MVP를 생성하는 고수준 오케스트레이터입니다. 내부적으로 `orch-pipeline` 엔진을 사용하며, 기존 GAN(Generator-Adversarial Network) 기반 개발 루틴을 재활용하여 코드 생성-평가-피드백 사이클을 자동화합니다. Claude Code, Cursor 등 터미널 기반 AI 에이전트에서 사용할 수 있으며, 문서 경로를 인자로 받아 수직 슬라이스 순서를 계획하고 첫 번째 슬라이스를 스캐폴딩한 후 GAN 루프를 통해 점진적으로 구현합니다. 각 슬라이스는 별도의 `feat:` 커밋으로 기록되며, 두 개의 게이트(슬라이스 계획 승인, 커밋 전 리뷰)를 통해 품질을 보장합니다. 보안 트리거가 포함된 슬라이스는 자동으로 `security-reviewer`를 호출합니다.

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

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문서

orch-build-mvp은(는) 무엇을 하나요?

Actor · action · target: orch · build · mvp. 공유 엔진 orch-pipeline을 감싼 얇은 래퍼입니다.

사용 시기

  • 사용자가 디자인/명세 문서(SDD, PRD, system_design)를 가지고 있고, 그로부터 작동하는 수직 슬라이스를 부트스트래핑하려는 경우.
  • 문서 경로를 인자로 받습니다. 예: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md

작동 설정

  • 기본 크기 기준: large — 스캐폴드를 포함한 전체 파이프라인입니다.
  • 단계 마스크: 0 (명세 읽기) → 1 → 2 (무거운 작업) → 3 (스캐폴드) → 4 → 5 → 6
  • 첫 동작 (단계 0 → 2): 문서를 읽고, 범위, 확정된 결정, 기능 목록을 추출한 후 얇은 수직 슬라이스(처음에는 모델-뷰 전체가 아닌 하나의 엔드투엔드 경로)로 정렬합니다. 단계 3이 첫 번째 슬라이스를 구성합니다.

작동 방식

  1. 위 설정으로 orch-pipeline 엔진을 실행합니다.
  2. 반복 루프를 직접 구현하는 대신 기존 GAN 하네스를 재사용합니다:
    • SDD를 gan-harness/spec.md + gan-harness/eval-rubric.md로 변환합니다 (이는 gan-planner가 생성할 내용을 대신합니다 — 이미 명세가 있습니다).
    • /gan-build "<한 줄 요약>" --skip-planner 명령으로 빌드를 진행합니다 (기본값: --max-iterations 15, --pass-threshold 7.0, --eval-mode playwright; UI가 아닌 슬라이스의 경우 --eval-mode code-only 사용).
    • 이 명령은 gan-generator → gan-evaluator 루프를 실행하고 gan-harness/feedback/feedback-NNN.md에 피드백을 기록하여 점수가 통과하거나 정체될 때까지 반복합니다.
  3. 게이트 1(슬라이스 계획)과 게이트 2(커밋 전)에서 멈춥니다. 스캐폴드와 각 슬라이스를 개별 feat: 커밋으로 기록합니다.
  4. 보안 트리거를 건드리는 슬라이드에는 security-reviewer를 추가합니다.

예시

orch-build-mvp: civicpulse/docs/SDD-v0.6.md
→ SDD 읽기 → 슬라이스 목록(수직) → 슬라이스 1 스캐폴드  [게이트 1: 승인]
→ /gan-build --skip-planner (생성기 → 평가기 루프) 명세 대비 점수 매김 → 리뷰
→ feat: 커밋  [게이트 2: 확인] → 다음 슬라이스

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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