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워크스페이스 표면 감사

활성화된 저장소, MCP 서버, 플러그인, 커넥터, 환경 표면 및 하네스 설정을 감사한 후 가장 가치 있는 ECC 네이티브 스킬, 훅, 에이전트 및 운영자 워크플로를 추천합니다. 사용자가 Claude Code 설정을 돕거나 현재 환경에서 실제로 사용 가능한 기능을 이해하려고 할 때 사용하세요.

워크스페이스 표면 감사란 무엇인가요?

이 스킬은 워크스페이스 및 머신의 현재 기능을 감사하고, ECC(Enterprise Command Center) 네이티브 워크플로와 비교하여 가장 가치 있는 스킬, 훅, 에이전트 및 운영자 워크플로를 추천하는 읽기 전용 감사 스킬입니다. 주로 Claude Code, Codex, Cursor와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 사용자가 'Claude Code 설정', '자동화 추천', '누락된 플러그인이나 MCP 서버' 등을 질문할 때 자동으로 호출됩니다. 이 스킬은 package.json, .env 파일, .mcp.json, 설치된 플러그인, 연결된 앱 등 다양한 표면을 검사하여 현재 사용 가능한 기능, ECC와의 패리티 여부, 누락된 통합 지점을 파악합니다. 민감한 비밀 값은 절대 출력하지 않고, 공급자 이름과 기능 이름만 표면화합니다. 최종 출력은 현재 표면, 패리티 현황, 원시 수준의 격차, 누락된 통합, 그리고 가장 영향력 있는 ECC 네이티브 추가 사항 3~5개를 구체적으로 제시합니다.

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

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문서

워크스페이스 표면 감사은(는) 무엇을 하나요?

'이 워크스페이스와 머신이 지금 실제로 무엇을 할 수 있고, 다음에 무엇을 추가하거나 활성화해야 하는가?'라는 질문에 답변하는 읽기 전용 감사 스킬입니다.

이는 설정 감사 플러그인에 대한 ECC 네이티브 대안입니다. 사용자가 명시적으로 후속 구현을 요청하지 않는 한 파일을 수정하지 않습니다.

사용 시기

  • 사용자가 "Claude Code를 설정해 줘", "자동화를 추천해 줘", "어떤 플러그인이나 MCP를 사용해야 할까?", 또는 "내가 무엇을 놓치고 있지?"라고 말할 때
  • 더 많은 스킬, 훅 또는 커넥터를 설치하기 전에 머신이나 저장소를 감사할 때
  • 공식 마켓플레이스 플러그인과 ECC 네이티브 커버리지를 비교할 때
  • .env, .mcp.json, 플러그인 설정 또는 연결된 앱 표면을 검토하여 누락된 워크플로 계층을 찾을 때
  • 어떤 기능이 스킬, 훅, 에이전트, MCP 또는 외부 커넥터가 되어야 하는지 결정할 때

필수 규칙

  • 비밀 값을 절대 출력하지 마세요. 공급자 이름, 기능 이름, 파일 경로, 키나 설정 존재 여부만 표면화하세요.
  • ECC가 해당 표면을 합리적으로 소유할 수 있다면 일반적인 "다른 플러그인 설치" 조언보다 ECC 네이티브 워크플로를 선호하세요.
  • 외부 플러그인은 벤치마크 및 영감으로 취급하고, 권위적인 제품 경계로 간주하지 마세요.
  • 세 가지를 명확히 구분하세요:
    • 이미 지금 사용 가능한 것
    • 사용 가능하지만 ECC에서 적절히 래핑되지 않은 것
    • 사용할 수 없으며 새로운 통합이 필요한 것

감사 입력

질문에 잘 답변하는 데 필요한 파일과 설정만 검사하세요:

  1. 저장소 표면
    • package.json, 잠금 파일, 언어 마커, 프레임워크 설정, README.md
    • .mcp.json, .lsp.json, .claude/settings*.json, .codex/*
    • AGENTS.md, CLAUDE.md, 설치 매니페스트, 훅 설정
  2. 환경 표면
    • 활성 저장소 및 명백히 인접한 ECC 워크스페이스의 .env* 파일
    • STRIPE_API_KEY, TWILIO_AUTH_TOKEN, FAL_KEY와 같은 키 이름만 표면화하세요.
  3. 연결된 도구 표면
    • 설치된 플러그인, 활성화된 커넥터, MCP 서버, LSP 및 앱 통합
  4. ECC 표면
    • 이미 해당 요구를 충족하는 기존 스킬, 명령, 훅, 에이전트 및 설치 모듈

감사 프로세스

1단계: 현재 상태 인벤토리 작성

간결한 인벤토리를 생성하세요:

  • 활성 하네스 대상
  • 설치된 플러그인 및 연결된 앱
  • 설정된 MCP 서버
  • 설정된 LSP 서버
  • 키 이름으로 암시되는 환경 변수 기반 서비스
  • 워크스페이스와 이미 관련된 기존 ECC 스킬

표면이 원시 수준으로만 존재하는 경우 이를 지적하세요. 예시:

  • "Stripe는 연결된 앱을 통해 사용 가능하지만 ECC에는 청구 운영자 스킬이 없습니다."
  • "Google Drive는 연결되어 있지만 ECC 네이티브 Google Workspace 운영자 워크플로가 없습니다."

2단계: 공식 및 설치된 표면과 벤치마킹

워크스페이스를 다음 항목과 비교하세요:

  • 설정, 검토, 문서, 디자인 또는 워크플로 품질과 관련된 공식 Claude 플러그인
  • Claude 또는 Codex에 로컬로 설치된 플러그인
  • 사용자의 현재 연결된 앱 표면

단순히 나열하지 마세요. 각 비교에 대해 다음 질문에 답하세요:

  1. 이 기능이 실제로 무엇을 하는가?
  2. ECC가 이미 동등한 기능을 가지고 있는가?
  3. ECC가 원시 수준의 기능만 가지고 있는가?
  4. ECC가 워크플로 전체를 누락하고 있는가?

3단계: 격차를 ECC 결정 사항으로 전환

모든 실제 격차에 대해 올바른 ECC 네이티브 형태를 추천하세요:

격차 유형선호되는 ECC 형태
반복 가능한 운영자 워크플로스킬
자동 시행 또는 부작용훅
전문 위임 역할에이전트
외부 도구 브릿지MCP 서버 또는 커넥터
설치/부트스트랩 안내설정 또는 감사 스킬

운영적 필요가 인프라적 필요보다 큰 경우 기본적으로 기존 도구를 조정하는 사용자 대상 스킬을 추천하세요.

출력 형식

다섯 개의 섹션을 다음 순서로 반환하세요:

  1. 현재 표면
    • 지금 이미 사용 가능한 것
  2. 패리티
    • ECC가 이미 벤치마크와 일치하거나 능가하는 부분
  3. 원시 수준 격차
    • 도구는 존재하지만 ECC에 깔끔한 운영자 스킬이 없는 부분
  4. 누락된 통합
    • 아직 제공되지 않는 기능
  5. 상위 3~5개의 다음 단계
    • 영향력 순으로 정렬된 구체적인 ECC 네이티브 추가 사항

추천 규칙

  • 카테고리당 최대 1~2개의 가장 가치 있는 아이디어를 추천하세요.
  • 명확한 사용자 의도와 비즈니스 가치가 있는 스킬을 선호하세요:
    • 설정 감사
    • 청구/고객 운영
    • 이슈/프로그램 운영
    • Google Workspace 운영
    • 배포/운영 제어
  • 커넥터가 회사별인 경우 실제로 사용 가능하고 사용자의 워크플로에 명백히 유용한 경우에만 추천하세요.
  • ECC에 이미 강력한 원시 수준 기능이 있는 경우 완전히 새로운 하위 시스템을 발명하는 대신 래퍼 스킬을 제안하세요.

좋은 결과

  • 사용자는 무엇이 연결되어 있고, 무엇이 누락되었으며, ECC가 다음에 무엇을 소유해야 하는지 즉시 알 수 있습니다.
  • 추가 발견 패스 없이 저장소에 구현할 수 있을 만큼 구체적인 추천이 이루어집니다.
  • 최종 답변은 API 브랜드가 아닌 워크플로를 중심으로 구성됩니다.

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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