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Blueprint

Transforma um objetivo em um plano de construção passo a passo que qualquer agente de codificação pode executar do zero.

O que é Blueprint?

Blueprint é uma skill para gerar planos de construção detalhados a partir de um único objetivo, permitindo que agentes de IA como Claude Code executem tarefas complexas em múltiplas sessões sem perda de contexto. A skill executa um pipeline de cinco fases: pesquisa (verificação de pré-requisitos e coleta de contexto), design (decomposição em etapas do tamanho de um PR), rascunho (escrita de um arquivo Markdown auto-contido), revisão (análise adversarial por um sub-agente de modelo mais forte) e registro (salvamento e indexação do plano). Cada etapa inclui um resumo de contexto, lista de tarefas, comandos de verificação e critérios de saída, permitindo que um agente novo execute qualquer etapa sem ler as anteriores. Blueprint detecta automaticamente a disponibilidade de git/GitHub CLI: se presentes, gera planos completos com branch, PR e CI; caso contrário, opera em modo direto (edição no local, sem branches). É ideal para dividir grandes funcionalidades em múltiplos PRs com ordem de dependência clara, planejar refatorações ou migrações que abrangem várias sessões e coordenar fluxos de trabalho paralelos entre sub-agentes. A skill é puramente Markdown, sem código executável ou dependências de runtime, e é carregada nativamente pelo Claude Code.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/blueprint

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Documentação

Blueprint — Gerador de Planos de Construção

Transforme um objetivo de uma linha em um plano de construção passo a passo que qualquer agente de codificação pode executar do zero.

Quando Usar

  • Dividir uma funcionalidade grande em vários PRs com ordem de dependência clara
  • Planejar uma refatoração ou migração que abrange várias sessões
  • Coordenar fluxos de trabalho paralelos entre sub-agentes
  • Qualquer tarefa onde a perda de contexto entre sessões causaria retrabalho

Não use para tarefas concluíveis em um único PR, com menos de 3 chamadas de ferramenta, ou quando o usuário disser "apenas faça".

Como Funciona

O Blueprint executa um pipeline de 5 fases:

  1. Pesquisa — Verificações de pré-voo (git, gh auth, remote, branch padrão), depois lê a estrutura do projeto, planos existentes e arquivos de memória para coletar contexto.
  2. Design — Divide o objetivo em etapas do tamanho de um PR (3–12 típico). Atribui arestas de dependência, ordenação serial/paralela, nível de modelo (mais forte vs. padrão) e estratégia de reversão por etapa.
  3. Rascunho — Escreve um arquivo de plano Markdown autocontido em plans/. Cada etapa inclui um resumo de contexto, lista de tarefas, comandos de verificação e critérios de saída — para que um agente novo possa executar qualquer etapa sem ler as anteriores.
  4. Revisão — Delega a revisão adversarial a um sub-agente de modelo mais forte (ex.: Opus) contra uma lista de verificação e catálogo de antipadrões. Corrige todas as descobertas críticas antes de finalizar.
  5. Registro — Salva o plano, atualiza o índice de memória e apresenta ao usuário a contagem de etapas e um resumo do paralelismo.

O Blueprint detecta automaticamente a disponibilidade de git/gh. Com git + GitHub CLI, gera planos completos de fluxo de trabalho de branch/PR/CI. Sem eles, alterna para modo direto (edição no local, sem branches).

Exemplos

Uso básico

/blueprint meuapp "migrar banco de dados para PostgreSQL"

Produz plans/meuapp-migrar-banco-de-dados-para-postgresql.md com etapas como:

  • Etapa 1: Adicionar driver PostgreSQL e configuração de conexão
  • Etapa 2: Criar scripts de migração para cada tabela
  • Etapa 3: Atualizar camada de repositório para usar novo driver
  • Etapa 4: Adicionar testes de integração contra PostgreSQL
  • Etapa 5: Remover código e configuração antigos do banco de dados

Projeto multi-agente

/blueprint chatbot "extrair provedores de LLM em um sistema de plugins"

Produz um plano com etapas paralelas onde possível (ex.: "implementar plugin Anthropic" e "implementar plugin OpenAI" executam em paralelo após a etapa de interface de plugin ser concluída), atribuições de nível de modelo (mais forte para a etapa de design da interface, padrão para implementação) e invariantes verificados após cada etapa (ex.: "todos os testes existentes passam", "nenhum import de provedor no núcleo").

Principais Características

  • Execução a frio — Cada etapa inclui um resumo de contexto autocontido. Nenhum contexto anterior é necessário.
  • Portão de revisão adversarial — Todo plano é revisado por um sub-agente de modelo mais forte contra uma lista de verificação que cobre completeza, correção de dependências e detecção de antipadrões.
  • Fluxo de trabalho Branch/PR/CI — Integrado em cada etapa. Degrada graciosamente para modo direto quando git/gh está ausente.
  • Detecção de etapas paralelas — O grafo de dependências identifica etapas sem arquivos compartilhados ou dependências de saída.
  • Protocolo de mutação de plano — Etapas podem ser divididas, inseridas, puladas, reordenadas ou abandonadas com protocolos formais e trilha de auditoria.
  • Zero risco em tempo de execução — Skill puramente Markdown. O repositório inteiro contém apenas arquivos .md — sem hooks, sem scripts shell, sem código executável, sem package.json, sem etapa de construção. Nada é executado na instalação ou invocação além do carregador nativo de skill Markdown do Claude Code.

Instalação

Esta skill acompanha o Everything Claude Code. Nenhuma instalação separada é necessária quando o ECC está instalado.

Instalação completa do ECC

Se você está trabalhando a partir do checkout do repositório ECC, verifique se a skill está presente com:

test -f skills/blueprint/SKILL.md

Para atualizar depois, revise o diff do ECC antes de atualizar:

cd /caminho/para/everything-claude-code
git fetch origin main
git log --oneline HEAD..origin/main       # revise novos commits antes de atualizar
git checkout <sha-revisado-completo>      # fixe em um commit específico revisado

Instalação autônoma empacotada

Se você está empacotando apenas esta skill fora da instalação completa do ECC, copie o arquivo revisado do repositório ECC para ~/.claude/skills/blueprint/SKILL.md. Cópias empacotadas não têm um remote git, então atualize-as copiando novamente o arquivo de um commit do ECC revisado, em vez de executar git pull.

Requisitos

  • Claude Code (para o comando de barra /blueprint)
  • Git + GitHub CLI (opcional — permite fluxo de trabalho completo de branch/PR/CI; o Blueprint detecta ausência e alterna automaticamente para modo direto)

Fonte

Inspirado por antbotlab/blueprint — projeto upstream e design de referência.

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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