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terminal-opener

Abra um executável e seu array de argumentos em uma janela de terminal visível por meio de um plano de lançamento reutilizável, sem shell, com modos dry-run, JSON, detecção de capacidade, fallback destacado e recuperação autônoma. Use quando o Codex precisar abrir uma CLI interativa, sessão SSH, processo de desenvolvimento local, sandbox ou outro comando baseado em argv em um novo terminal do host; diagnosticar se um terminal compatível está disponível; ou fornecer um plano acionável quando o terminal solicitado não for compatível.

O que é terminal-opener?

O `terminal-opener` é uma habilidade especializada para agentes de IA como Codex, projetada para abrir comandos executáveis em novas janelas de terminal sem depender de interpretadores de comando (shell). Ele garante que cada argumento do comando seja mantido como uma entrada separada no processo, usando `shell: false` para evitar riscos de segurança como injeção de comandos. Seu principal caso de uso é iniciar sessões SSH interativas, processos de desenvolvimento locais, CLIs (como `kubectl` ou `redis-cli`) ou sandboxes, sempre com um plano de lançamento verificável antes da execução real. A habilidade suporta plataformas como WezTerm (atual), com capacidade de detectar terminais disponíveis através do modo `--detect` e fornecer planos alternativos quando um terminal não é compatível. Ela oferece modos `--dry-run` e `--json` para inspecionar o plano de lançamento sem abrir uma janela, além de modos de recuperação (`--recover` e `--standalone`) para contornar interferências de configuração do usuário ou estado do multiplexador (mux). O processo lançado herda todo o ambiente da chamada, incluindo variáveis sensíveis, por isso é recomendado executá-lo de um ambiente controlado. A habilidade segue uma abordagem segura: por padrão, não lança o comando, exigindo que o usuário revise explicitamente o argv antes de usar `--launch`. Em caso de falha, o fallback tenta um processo destacado `wezterm start` e o motivo da falha é relatado na saída JSON.

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

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Documentação

Terminal Opener

Use scripts/open-terminal.js para preservar um executável e cada argumento como entradas separadas de processo. Nunca interpole uma string de comando shell. Mantenha cada spawn com shell: false. Use por padrão um plano que não lança. Use --launch apenas após o usuário solicitar explicitamente uma janela real e o argv ter sido revisado. O processo lançado herda todo o ambiente do processo chamador, incluindo variáveis que contêm segredos. O lançador não filtra o ambiente. Execute-o a partir de um shell cujo ambiente seja seguro para expor ao comando alvo.

Lançar um comando

Passe as opções do lançador antes de --, depois passe exatamente um executável seguido por seu array de argumentos:

node skills/terminal-opener/scripts/open-terminal.js \
  --launch \
  --cwd /absolute/host/path \
  -- ssh -t exemplo.test comando-com-argumentos

Execute o modo normal primeiro. Deixe o WezTerm tentar seu mux com uma nova janela, depois deixe o lançador cair no fallback para um processo wezterm start destacado se o mux não estiver disponível. Quando o fallback for usado, leia muxFailure da saída JSON (ou da linha de falha legível por humanos) para diagnosticar por que o caminho do mux falhou.

Recuperar da configuração do terminal

Adicione --recover ou --standalone quando a configuração do usuário ou o estado do mux puder interferir no comando solicitado. Inicie um processo WezTerm destacado com:

--skip-config start --always-new-process

Espere que o modo de recuperação ignore intencionalmente toda a configuração do terminal do usuário.

Inspecionar antes do lançamento

Omita --launch (ou adicione --dry-run) e adicione --json para inspecionar o exato executável, argv, diretório de trabalho, adaptador de terminal, lançamento primário e fallback sem abrir uma janela. Trate o plano JSON como o limite de composição para chamadores.

Execute --detect --json sem um comando para verificar a disponibilidade do terminal. Siga a action retornada quando o adaptador estiver ausente ou não for compatível. Use WezTerm para o adaptador atual; trate outros terminais solicitados como planos não compatíveis, não como comandos a serem executados.

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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