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modo-de-fluxo-dinâmico

Projete harnesses locais de tarefas, portões de avaliação e extração de habilidades reutilizáveis para o modo de fluxo dinâmico do Claude e outros harnesses de agentes adaptativos. Use ao construir um harness local de tarefa, adicionar portões de avaliação ou extrair uma habilidade reutilizável de trabalho ad-hoc.

O que é modo-de-fluxo-dinâmico?

Esta habilidade capacita agentes de codificação a gerar ou adaptar harnesses locais de tarefas de forma disciplinada, transformando o modo de fluxo dinâmico em um sistema estruturado. Ela fornece diretrizes para criar harnesses temporários para tarefas únicas, extrair habilidades compartilhadas para fluxos repetitivos e estabelecer pontos de verificação observáveis no painel de controle para colaboração em equipe. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e é ativada quando o usuário menciona fluxos de trabalho dinâmicos, harnesses personalizados ou processos repetíveis entre agentes. O conteúdo inclui uma árvore de decisão para escolher entre harnesses inline, locais ou habilidades compartilhadas, um modelo de harness local de tarefa, critérios de extração de habilidades, checkpoints de painel de controle, portões de avaliação específicos por tipo de trabalho e anti-padrões a evitar, garantindo que o fluxo de trabalho seja seguro, reutilizável e auditável.

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

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Documentação

Modo de Fluxo Dinâmico

Use esta habilidade quando um agente de codificação pode gerar ou adaptar um harness local de tarefa em vez de apenas seguir um fluxo de comando estático. O objetivo é transformar o modo de fluxo dinâmico em um sistema disciplinado: harnesses temporários para trabalho único, extração de habilidades compartilhadas para trabalho repetido e pontos de verificação observáveis no painel de controle para equipes.

Quando Ativar

  • O usuário menciona fluxos de trabalho dinâmicos, harnesses personalizados, harness-por-tarefa, fluxos de trabalho adaptativos ou modo de fluxo dinâmico do Claude Code.
  • Uma tarefa precisa de um loop personalizado, avaliador, rastreador, gerador de fixtures, observador ou painel local.
  • Vários agentes precisam do mesmo processo repetível, mas o processo ainda não foi capturado como uma habilidade compartilhada.
  • Um fluxo de trabalho precisa de artefatos de handoff duráveis, evidências de avaliação ou aprovação do operador antes do merge.

Contrato Central

O modo de fluxo dinâmico deve produzir um harness local de tarefa apenas quando o harness for mais barato e seguro do que conduzir manualmente os mesmos passos. O harness deve ter:

  • Objetivo: o resultado que ele possui e o resultado que ele explicitamente não possui.
  • Entradas: arquivos, URLs, prompts, fontes de dados, política de credenciais e restrições fornecidas pelo usuário.
  • Saídas: commits, relatórios, capturas de tela, arquivos de status ou instantâneos do painel de controle.
  • Avaliação: pelo menos uma verificação de aprovação/reprovação vinculada à tarefa, não apenas "funcionou".
  • Handoff: um artefato curto que informa ao próximo operador o que aconteceu, o que está bloqueado e como retomar.

Árvore de Decisão de Harness Dinâmico

  1. Tarefa única: mantenha inline. Não invente um harness.
  2. Tarefa repetida com entradas variáveis: crie um harness local de tarefa e mantenha-o sob uma área de trabalho temporária ou local ao projeto.
  3. Tarefa repetida entre colegas ou repositórios: extraia o padrão em uma habilidade compartilhada.
  4. Tarefa com estado externo, fila ou aprovações: adicione visibilidade no painel de controle antes de adicionar mais automação.
  5. Tarefa com risco de segurança: adicione um portão de avaliação e um portão de aprovação humana antes da execução autônoma.

Modelo de Harness Local de Tarefa

Use esta estrutura antes de escrever código:

# Harness de Fluxo de Trabalho Dinâmico

Objetivo:
- Entregar:
- Não entregar:

Entradas:
- Repositório ou workspace:
- Sistemas externos:
- Política de credenciais:

Loop:
1. Descobrir estado atual.
2. Gerar ou atualizar o menor artefato útil.
3. Executar verificações de avaliação.
4. Registrar status e handoff.
5. Parar em portão falho, propriedade incerta ou ação externa insegura.

Avaliação:
- Comando:
- Sinal de aprovação esperado:
- Proprietário da falha:

Handoff:
- Status:
- Evidência:
- Próxima ação:

Extração de Habilidade Compartilhada

Promova um harness local de tarefa para uma habilidade compartilhada somente quando pelo menos duas destas forem verdadeiras:

  • O mesmo fluxo de trabalho aparece em várias sessões, repositórios, equipes ou lançamentos.
  • O fluxo de trabalho precisa de sequenciamento específico de linguagem, ferramenta ou segurança.
  • Falhas se repetem porque operadores pulam um portão ou perdem contexto.
  • O fluxo de trabalho tem um contrato estável de entrada/saída.
  • O fluxo de trabalho se beneficia de um painel de controle, quadro de status ou handoff de equipe.

Ao extrair, escreva primeiro a habilidade em skills/<nome>/SKILL.md. Adicione shims de comando apenas se uma superfície de entrada por barra legacy ainda for necessária.

Pontos de Verificação do Painel de Controle

O modo de fluxo dinâmico se torna utilizável por equipe quando expõe estado. Registre estes pontos de verificação sempre que a tarefa abranger mais de uma sessão:

  • Plano: objetivo, proprietário, critérios de aceitação e sistemas externos arriscados.
  • Fila: itens de trabalho, função do agente atribuída, branch/worktree e arestas de dependência.
  • Execução: harness ativo, etapa atual do loop, resultado de avaliação recente e sinal de token/custo, se disponível.
  • Portão: resultados de teste, capturas de tela do navegador, revisão de segurança e prontidão para merge.
  • Handoff: o que está feito, o que falhou, o que precisa de uma decisão humana.

Se o repositório tiver o estado ECC2 ativado, prefira adicionar ou ler pontos de verificação através do painel de controle ECC ou scripts baseados em armazenamento de estado em vez de espalhar notas não rastreadas.

Portões de Avaliação

Cada harness dinâmico precisa de uma avaliação específica da tarefa. Escolha o portão confiável mais barato:

Tipo de TrabalhoPortão de Avaliação
Funcionalidade de códigoTeste focado, lint, cobertura e um caminho de integração
Interface/painel de controleSmoke do navegador com captura de tela e verificações de overflow/erro
Fluxo de trabalho do agenteTranscrição de fixture ou item de trabalho semeado com roteamento esperado
Pesquisa/conteúdoBriefing neutro de fonte, lista de verificação de reivindicações e esboço pronto para publicação
IntegraçãoComando dry-run, validação de configuração e verificação de ausência de segredos

Não afirme que um fluxo de trabalho dinâmico é reutilizável até que a avaliação possa ser executada novamente por outro colega.

Anti-Padrões

  • Gerar scripts que escondem a lógica de decisão real do operador.
  • Tratar o modo de fluxo dinâmico como permissão para pular testes.
  • Criar documentos únicos quando uma habilidade compartilhada ou artefato de status é o produto real.
  • Executar vários agentes sem propriedade, portão de merge ou política de conflito.
  • Deixar dados brutos de pesquisa privada vazarem em documentos públicos.

Padrão de Saída

Finalize com:

  • O caminho do harness ou habilidade.
  • Os comandos e resultados de avaliação.
  • O caminho do painel de controle ou artefato de handoff.
  • O próximo candidato a extração reutilizável.

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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