Communitygithub.com

nasiko-control-plane

Use a ponte experimental do ciclo de vida da CLI Nasiko para instalação fixada, status somente leitura e desinstalação qualificada com consentimento explícito e limites de telemetria e segredos.

O que é nasiko-control-plane?

Esta skill fornece uma ponte segura e controlada para gerenciar o ciclo de vida da CLI Nasiko (instalação, status, desinstalação) dentro do ambiente ECC (External Command Controller). Ela foi projetada para evitar riscos de segurança, exigindo consentimento explícito do usuário para instalação e desinstalação, verificando integridade por meio de hashes SHA-256 e garantindo que apenas versões fixadas e qualificadas (atualmente v0.1.0) sejam utilizadas. A skill opera de forma estritamente somente leitura para consultas de status e não gerencia o plano de controle Nasiko em si, não lidando com conexão, autenticação, implantação ou desligamento. Em caso de falha de validação (plataforma, arquitetura, versão, manifesto, digest, arquivo, binário ou destino incorretos), a execução é interrompida imediatamente, sem fallback para versões 'latest' ou busca em PATH arbitrário. A telemetria e o compartilhamento de dados com Nasiko ou Ito exigem consentimento separado e explícito, e segredos ou credenciais nunca devem ser incluídos em argumentos de comando, logs, saída da skill ou estado do ECC.

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

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Ponte do Ciclo de Vida da CLI Nasiko

Use esta skill quando um usuário solicitar explicitamente que o ECC instale, inspecione ou remova a CLI Nasiko qualificada. Esta skill não opera um plano de controle Nasiko.

Contrato de segurança

  • Inicie com ecc nasiko status --json. Status é somente leitura.
  • A instalação sempre requer consentimento explícito do usuário e --yes.
  • Instale apenas uma versão fixada qualificada pelo ECC, atualmente v0.1.0.
  • Visualize primeiro com ecc nasiko install --version v0.1.0 --dry-run --json.
  • Instale com ecc nasiko install --version v0.1.0 --yes --json somente após o usuário revisar a versão, a origem do registro, o digest e o destino.
  • Remova apenas um binário gerenciado pelo ECC ainda qualificado com ecc nasiko uninstall --version v0.1.0 --yes --json. Visualize a remoção com --dry-run primeiro.
  • A fonte qualificada é https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko, licenciada sob Apache-2.0; os valores SHA-256 do artefato e do binário extraído são fixados.
  • Nunca substitua o comando qualificado por um script de bootstrap baixado em shell ou PowerShell.
  • Nunca coloque segredos ou credenciais em argumentos de comando, logs, saída da skill, metadados de instalação ou estado do ECC.
  • A telemetria do Nasiko e qualquer compartilhamento com Nasiko ou Ito devem ser opt-in e divulgados separadamente. Instalação não é consentimento para telemetria.

Limite do ciclo de vida

A ponte ECC inicial oferece suporte a instalação qualificada, status somente leitura e desinstalação com verificação de propriedade. Use a CLI Nasiko canônica diretamente para conexão, autenticação, inicialização, implantação ou desligamento até que esses verbos tenham seus próprios contratos ECC verificados. Não adivinhe verbos da CLI.

Instalar a CLI não prova que um servidor de plano de controle está em execução, que um agente é governado, que roteamento ou ACLs funcionam, que a observabilidade está completa, que a telemetria foi ativada ou que o computação Ito está conectada. Relate cada estado separadamente.

Comportamento de falha

  • Se a plataforma, arquitetura, versão, manifesto, digest, arquivo, binário ou destino falharem na validação, pare sem executar o artefato.
  • Não recorra a latest.
  • Não pesquise entradas PATH arbitrárias. Use o local qualificado do ECC ou um ECC_NASIKO_CLI_EXECUTABLE absoluto explícito para verificação em desenvolvimento.
  • Não trate uma instalação parcial ou ambígua como sucesso.

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.

Habilidades Relacionadas