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터미널 작업

ECC(Evidence-Centric Coding)를 위한 증거 기반 리포지토리 실행 워크플로. 사용자가 명령 실행, 리포지토리 확인, CI 실패 디버깅, 또는 실행 및 검증된 정확한 증거를 포함한 좁은 범위의 수정을 원할 때 사용합니다.

터미널 작업란 무엇인가요?

터미널 작업(Terminal Ops)은 AI 에이전트가 리포지토리 내에서 명령을 실행하고, Git 상태를 검사하며, CI 빌드 실패를 디버깅하고, 좁은 범위의 수정을 적용한 후 그 결과를 정확히 보고하는 증거 기반 워크플로입니다. 이 스킬은 일반적인 코딩 지침보다 의도적으로 좁게 정의되어 있으며, 에이전트가 실행한 모든 작업에 대해 '검사함', '로컬에서 변경함', '로컬에서 검증함', '커밋함', '푸시됨' 등의 정확한 상태 단어를 사용하여 투명하게 보고하도록 설계되었습니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 사용자가 '수정', '디버그', '실행', '푸시' 등의 요청을 할 때 특히 유용합니다. 이 워크플로는 수정 전 검사, 증거 우선 접근, 좁은 범위의 변경 유지, 그리고 실행 상태의 정확한 보고를 핵심 원칙으로 합니다.

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

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문서

터미널 작업은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 실제 리포지토리 실행(명령 실행, Git 상태 검사, CI 또는 빌드 디버깅, 좁은 범위의 수정, 변경 및 검증된 사항 정확히 보고)을 원할 때 사용하세요.

이 스킬은 일반적인 코딩 지침보다 의도적으로 좁게 정의되어 있습니다. 증거 우선 터미널 실행을 위한 운영자 워크플로입니다.

스킬 스택

필요에 따라 다음 ECC 네이티브 스킬을 워크플로에 통합하세요:

  • verification-loop: 변경 후 정확한 증명 단계를 위해
  • tdd-workflow: 올바른 수정에 회귀 테스트 범위가 필요할 때
  • security-review: 비밀, 인증, 외부 입력이 관련된 경우
  • github-ops: 작업이 CI 실행, PR 상태, 릴리스 상태에 의존할 때
  • knowledge-ops: 검증된 결과를 지속적인 프로젝트 컨텍스트에 저장해야 할 때

사용 시점

  • 사용자가 "수정", "디버그", "실행", "리포지토리 확인", "푸시"라고 말할 때
  • 작업이 명령 출력, Git 상태, 테스트 결과, 또는 검증된 로컬 수정에 의존할 때
  • 답변이 로컬 변경, 로컬 검증, 커밋, 푸시를 명확히 구분해야 할 때

가드레일

  • 편집하기 전에 먼저 검사하세요.
  • 사용자가 감사/검토만 요청한 경우 읽기 전용으로 유지하세요.
  • 즉석에서 만든 임시 래퍼보다 리포지토리 로컬 스크립트와 헬퍼를 선호하세요.
  • 증명 명령이 재실행될 때까지 수정되었다고 주장하지 마세요.
  • 브랜치가 실제로 업스트림으로 이동하지 않으면 푸시되었다고 주장하지 마세요.

워크플로

1. 작업 표면 확인

다음을 확정하세요:

  • 정확한 리포지토리 경로
  • 브랜치
  • 로컬 diff 상태
  • 요청된 모드:
    • 검사
    • 수정
    • 검증
    • 푸시

2. 먼저 실패 표면 읽기

무엇이든 변경하기 전에:

  • 오류 검사
  • 파일 또는 테스트 검사
  • Git 상태 검사
  • 맹목적으로 다시 읽기 전에 이미 제공된 로그나 컨텍스트 사용

3. 수정 범위를 좁게 유지

한 번에 하나의 주요 실패를 해결하세요:

  • 가장 작고 유용한 증명 명령부터 시작하세요.
  • 로컬 실패가 해결된 후에만 더 큰 빌드/테스트 통과로 확장하세요.
  • 명령이 동일한 시그니처로 계속 실패하면 광범위한 재시도를 중단하고 범위를 좁히세요.

4. 정확한 실행 상태 보고

정확한 상태 단어를 사용하세요:

  • 검사됨
  • 로컬에서 변경됨
  • 로컬에서 검증됨
  • 커밋됨
  • 푸시됨
  • 차단됨

출력 형식

표면
- 리포지토리
- 브랜치
- 요청된 모드

증거
- 실패한 명령 / diff / 테스트

작업
- 변경된 사항

상태
- 검사됨 / 로컬에서 변경됨 / 로컬에서 검증됨 / 커밋됨 / 푸시됨 / 차단됨

함정

  • 라이브 리포지토리 상태를 읽을 수 있을 때 오래된 메모리로 작업하지 마세요.
  • 좁은 수정을 리포지토리 전체의 대규모 변경으로 확장하지 마세요.
  • 파괴적인 Git 명령을 사용하지 마세요.
  • 관련 없는 로컬 작업을 무시하지 마세요.

검증

  • 응답에 증명 명령 또는 테스트 이름이 명시되어야 합니다.
  • Git 관련 작업에는 리포지토리 경로와 브랜치가 명시되어야 합니다.
  • 모든 푸시 주장에는 대상 브랜치와 정확한 결과가 포함되어야 합니다.

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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