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project-flow-ops

Opere o fluxo de execução entre GitHub e Linear, triando issues e pull requests, vinculando trabalhos ativos e mantendo o GitHub voltado para o público enquanto o Linear serve como camada de execução interna. Use quando o usuário deseja controle de backlog, triagem de PRs ou coordenação entre GitHub e Linear.

O que é project-flow-ops?

Esta skill transforma issues, pull requests e tarefas do Linear em um fluxo de execução unificado, sendo ideal para situações onde o problema não é codificação, mas sim coordenação. Com suporte às plataformas GitHub e Linear, ela permite triar backlogs de PRs e issues, decidir quais itens merecem um registro no Linear (apenas para trabalhos ativos, delegados, programados ou transversais), classificar PRs nos estados 'merge', 'port/rebuild', 'close' ou 'park', e auditar bloqueios causados por revisões pendentes, falhas de CI ou issues obsoletas. A skill opera mantendo o GitHub como verdade pública e o Linear como verdade de execução interna, sincronizando os dois sistemas sem espelhar mecanicamente tudo. O resultado é apresentado em um formato estruturado que inclui status público, classificação, ação no Linear e próximo passo operacional, ajudando equipes a manter um fluxo de trabalho claro e consistente.

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

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Documentação

Operações de Fluxo de Projetos

Esta skill transforma issues desconexas do GitHub, PRs e tarefas do Linear em um único fluxo de execução.

Use quando o problema for coordenação, não codificação.

Quando Usar

  • Triar backlogs de PRs ou issues abertas
  • Decidir o que pertence ao Linear versus o que deve permanecer apenas no GitHub
  • Vincular trabalho ativo do GitHub às faixas de execução interna
  • Classificar PRs em mesclar, portar/recriar, fechar ou estacionar
  • Auditar se comentários de revisão, falhas de CI ou issues obsoletas estão bloqueando a execução

Modelo Operacional

  • GitHub é a verdade pública e comunitária
  • Linear é a verdade de execução interna para trabalho ativo programado
  • Nem toda issue do GitHub precisa de uma issue no Linear
  • Crie ou atualize o Linear apenas quando o trabalho estiver:
    • ativo
    • delegado
    • programado
    • transversal
    • suficientemente importante para ser rastreado internamente

Fluxo de Trabalho Principal

1. Leia primeiro a superfície pública

Reúna:

  • estado da issue ou PR no GitHub
  • autor e status do branch
  • comentários de revisão
  • status do CI
  • issues vinculadas

2. Classifique o trabalho

Cada item deve terminar em um destes estados:

EstadoSignificado
Mesclarautocontido, em conformidade com as políticas, pronto
Portar/Recriarideia útil, mas deve ser reimplementada manualmente dentro da ECC
Fechardireção errada, obsoleto, inseguro ou duplicado
Estacionarpotencialmente útil, mas não programado agora

3. Decida se o Linear é justificado

Crie ou atualize o Linear apenas se:

  • a execução estiver ativamente planejada
  • vários repositórios ou fluxos de trabalho estiverem envolvidos
  • o trabalho precisar de propriedade ou sequenciamento internos
  • a issue fizer parte de uma faixa de programa maior

Não espelhe tudo mecanicamente.

4. Mantenha os dois sistemas consistentes

Quando o trabalho estiver ativo:

  • issue/PR do GitHub deve dizer o que está acontecendo publicamente
  • Linear deve rastrear o responsável, prioridade e faixa de execução internamente

Quando o trabalho for enviado ou rejeitado:

  • publique a resolução pública de volta no GitHub
  • marque a tarefa no Linear de acordo

Regras de Revisão

  • Nunca mescle baseado apenas no título, resumo ou confiança; use o diff completo
  • Funcionalidades de fontes externas devem ser recriadas dentro da ECC quando forem valiosas, mas não autossuficientes
  • CI vermelho significa classificar e corrigir ou bloquear; não finja que está pronto para mesclar
  • Se o verdadeiro bloqueador for a direção do produto, diga isso em vez de se esconder atrás de ferramentas

Formato de Saída

Retorne:

STATUS PÚBLICO
- estado da issue / PR
- estado do CI / revisão

CLASSIFICAÇÃO
- mesclar / portar-recriar / fechar / estacionar
- justificativa de um parágrafo

AÇÃO NO LINEAR
- criar / atualizar / nenhum item do Linear necessário
- projeto / faixa se aplicável

PRÓXIMA AÇÃO DO OPERADOR
- próximo passo exato

Bons Casos de Uso

  • "Audite o backlog de PRs abertos e me diga o que mesclar vs recriar"
  • "Mapeie issues do GitHub em nossas faixas de programa ECC 1.x e ECC 2.0"
  • "Verifique se isso precisa de uma issue no Linear ou deve permanecer apenas no GitHub"

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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