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orch-pipeline

공유 오케스트레이션 엔진으로, orch-* 스킬 계열을 위한 게이트형 Research-Plan-TDD-Review-Commit 파이프라인, 크기 분류기, 에이전트 맵 및 두 개의 휴먼 게이트를 정의합니다. 직접 호출되는 경우는 거의 없으며, orch-* 스킬이 게이트형 파이프라인을 위임할 때 적용됩니다.

orch-pipeline란 무엇인가요?

오케스트레이터 파이프라인(orch-pipeline)은 orch-add-feature, orch-fix-defect, orch-refine-code, orch-change-feature, orch-build-mvp 등으로 구성된 orch-* 오퍼레이션 스킬군을 위한 공유 엔진입니다. 각 오퍼레이션 스킬은 단순한 래퍼(wrapper)로, 실제 작업을 재구현하지 않고 요청을 분류하여 이 파이프라인의 단계들 중 어떤 것을 실행할지 결정한 후 각 단계를 기존 ECC(Agent) 에이전트나 명령어에 위임합니다. 파이프라인은 0단계(인테이크)부터 6단계(커밋)까지 총 7단계로 구성되며, 크기 분류기를 통해 변경의 블래스트 반경(trivial, small, standard, large)에 따라 실행될 단계의 수가 결정됩니다. 이 스킬은 자율적이지 않고 게이트형으로 설계되어, 계획(Plan) 후와 커밋(Commit) 전에 사용자 승인을 받는 두 개의 휴먼 게이트를 포함합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 코딩 에이전트 환경에서 사용되며, 개발자가 일관된 프로세스로 기능 추가, 버그 수정, 리팩토링, MVP 빌드 등의 작업을 안전하게 수행할 수 있도록 돕습니다.

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

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문서

오케스트레이터 파이프라인 (공유 엔진)

orch-* 스킬은 얇은 래퍼입니다. 이들은 어떤 작업도 재구현하지 않습니다. 요청을 분류하고, 이 파이프라인의 어느 단계를 실행할지 선택한 후, 각 단계를 기존 ECC 에이전트 또는 명령어에 위임합니다. 이 파일이 바로 그 파이프라인입니다.

이 엔진을 직접 호출하지 말고 오퍼레이션 스킬(orch-add-feature, orch-fix-defect, ...)을 호출하세요. 이 파일은 이들이 참조하는 레퍼런스입니다.

사용 시기

  • orch-* 오퍼레이션 스킬이 실행될 때마다 간접적으로 로드됩니다.
  • 계열에 새로운 오퍼레이션을 추가하거나 공유 단계, 게이트, 에이전트 맵을 조정할 때만 직접 읽습니다.

오퍼레이션 계열

스킬오퍼레이션트리거첫 번째 동작
orch-add-featurefeature기능이 아직 존재하지 않음새로운 슬라이스 연구 + 계획
orch-change-featuretweak작동하지만 원하는 동작이 다름기존 동작 및 해당 테스트 수정
orch-fix-defectfix깨짐; 동작이 잘못됨실패하는 테스트로 재현 후 수정
orch-refine-coderefactor동작은 유지, 구조 개선테스트를 통과한 상태로 구조 변경
orch-build-mvpmvp디자인/스펙 문서에서 부트스트랩문서 읽어들이기 → 수직 슬라이스

이 래퍼들은 기존 ECC 명령어를 대체하지 않고 구성합니다: /feature-dev, /plan, /code-review, /build-fix, /refactor-clean, /gan-build, 그리고 tdd-workflow 스킬. orch-* 계열은 공유 크기 분류기와 두 개의 게이트를 그 위에 추가하여 하나의 포괄 체계가 다섯 가지 오퍼레이션을 일관되게 처리합니다.

단계 0 — 크기 분류 (적정 규모화)

의례(ceremony)는 블래스트 반경(blast radius)에 비례합니다. 세 가지 신호로 요청을 점수화하고, 어떤 신호든 가장 높은 등급을 취한 후 한 줄로 결과를 표시하여 사용자가 재정의할 수 있도록 합니다:

등급수정 파일새 의존성/계약설계 모호성실행 단계
trivial1개 파일, 몇 줄없음없음 — 변경이 명확함4 → 5 → 6
small1개 파일 / 1개 함수없음코드를 읽으면 명확함(1 경량) → 4 → 5 → 6
standard2–5개 파일새 내부 모듈 가능성하나의 실제 선택 필요1 → 2 → 4 → 5 → 6
large다수 / 교차 관심사새 외부 의존성, 공개 API, 또는 스펙 문서여러 미해결 질문1 → 2 → (3) → 4 → 5 → 6

단계 0(인테이크)은 항상 실행되며 위 마스크 열에서 생략됩니다. 동점자 해소 규칙: 보안 트리거(아래 참조)나 공개 API/계약을 건드리는 것은 파일 수와 관계없이 최소 standard입니다.

단계들

각 단계는 위임합니다 — 작업을 인라인으로 수행하지 않습니다.

  • 0. 인테이크 — 요청을 다시 진술합니다. orch-build-mvp의 경우, 스펙/설계 문서를 읽고 범위, 확정된 결정, 기능 목록을 추출합니다.
  • 1. 연구 및 재사용 — rules/common/development-workflow.md에 따라: gh search repos / gh search code, 그 다음 Context7 / 벤더 문서, 그 다음 패키지 레지스트리, 그 다음 Exa. 완전히 새로운 코드보다는 입증된 구현을 채택하는 것을 선호합니다.
  • 2. 계획 — planner 에이전트(또는 구조적 결정의 경우 architect / code-architect)에 위임합니다. 얇은 수직 슬라이스 순서로 정렬된 task_list를 출력합니다. → 게이트 1.
  • 3. 스캐폴드 — orch-build-mvp 전용: 첫 번째 종단간 슬라이스를 구축합니다.
  • 4. 구현 (TDD) — tdd-guide 에이전트(또는 tdd-workflow 스킬)를 통해 각 작업을 진행합니다: 레드 → 그린 → 리팩터. 오퍼레이션의 첫 번째 동작 규칙을 따릅니다.
  • 5. 리뷰 — code-reviewer 에이전트 / /code-review. 보안 트리거(아래)를 건드리는 diff가 있을 때마다 security-reviewer를 추가합니다.
  • 6. 커밋 — conventional commits (feat: / fix: / refactor: / ...), 논리적 청크당 하나씩. → 게이트 2.

두 게이트

이 계열은 게이트형이며 자율적이지 않습니다:

  1. 게이트 1 — 계획 후. task_list를 제시합니다. 사용자가 승인할 때까지 구현 코드를 작성하지 않습니다.
  2. 게이트 2 — 커밋 전. diff 요약과 제안된 메시지를 제시합니다. 사용자가 확인할 때까지 커밋하지 않습니다.

게이트 사이의 모든 것은 중단 없이 진행됩니다.

에이전트 / 명령어 맵

단계기본폴백 / 에스컬레이션
인테이크 / 이해code-explorer조정, 수정, 또는 리팩토링 전에 기존 경로 추적
계획planner구조적 호출의 경우 architect, code-architect
구현tdd-guide (또는 tdd-workflow 스킬)빌드 실패 시 build-error-resolver / /build-fix
리뷰code-reviewer / /code-review언어 리뷰어 (python-reviewer, typescript-reviewer, ...)
보안security-reviewer—
MVP 내부 루프/gan-build "<요약>" --skip-plannergan-generator → gan-evaluator 구동; --max-iterations / --pass-threshold 조정

리포지토리에 맞는 언어 리뷰어를 선택하세요 (리포지토리 자체의 CLAUDE.md 참조).

보안 리뷰 트리거

diff가 다음 중 하나라도 건드리면 security-reviewer를 포함하세요: 인증 또는 권한 부여, 사용자 입력 처리, 데이터베이스 쿼리, 파일 시스템 경로, 외부 API 호출, 암호화, 또는 비밀/자격 증명. (rules/common/security.md에 따름.)

핸드오프 산출물

파이프라인은 숨겨진 상태를 전달하지 않습니다 — 계획 문서가 핸드오프 그 자체입니다:

  • task_list (계획에서) 구현 루프를 구동합니다.
  • 더 큰 작업은 rules/common/development-workflow.md에 따라 리포지토리의 docs/ 아래에 PRD / 아키텍처 / 시스템 설계를 출력할 수도 있습니다.
  • 리뷰 결과(CRITICAL / HIGH)는 게이트 2 전에 해결되어야 합니다.

검증

  • 크기 등급이 명시되었고 작업과 일치했는지
  • 게이트 1(계획)과 게이트 2(커밋)가 모두 존중되었는지
  • 보안 트리거가 건드려진 경우에만 security-reviewer가 실행되었는지
  • 커밋이 conventional하고 하나의 논리적 변경으로 범위가 지정되었는지
  • 새롭거나 변경된 동작에 테스트가 있으며, rules/common/testing.md에 따라 적용 범위가 80% 이상인지

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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