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terminal-ops

Fluxo de execução de repositório baseado em evidências para ECC. Use quando o usuário deseja executar um comando, verificar um repositório, depurar uma falha de CI ou enviar uma correção restrita com prova exata do que foi executado e verificado.

O que é terminal-ops?

A habilidade terminal-ops é projetada para execução de repositório focada em evidências, ideal para cenários onde o usuário deseja executar comandos, inspecionar o estado do Git, depurar falhas de CI ou builds, e realizar correções restritas com documentação precisa das ações tomadas. Ela segue um fluxo de trabalho que prioriza a inspeção antes da edição, mantendo a operação restrita a uma falha dominante por vez. A habilidade é suportada em plataformas como Claude Code e Cursor, e integra-se com outras habilidades ECC como verification-loop para verificação exata, tdd-workflow para cobertura de regressão, security-review para revisão de segurança, github-ops para operações de CI e PR, e knowledge-ops para captura de contexto. O workflow envolve resolver a superfície de trabalho (caminho do repositório, branch, diff local), inspecionar a superfície com falha antes de qualquer alteração, manter a correção restrita e reportar o estado exato de execução usando palavras de status como inspecionado, alterado localmente, verificado localmente, commitado, enviado (pushed) ou bloqueado. A saída formatada inclui SURFACE, EVIDENCE, ACTION e STATUS, garantindo transparência total. As armadilhas a evitar incluem não trabalhar com memória desatualizada, não ampliar correções restritas, não usar comandos destrutivos do Git e não ignorar trabalho local não relacionado. A verificação é feita nomeando o comando de prova, o caminho do repositório e a branch, e, em caso de push, a branch alvo e o resultado exato.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/terminal-ops

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Documentação

Terminal Ops

Use isto quando o usuário deseja execução real no repositório: executar comandos, inspecionar o estado do git, depurar CI ou builds, fazer uma correção pontual e relatar exatamente o que mudou e o que foi verificado.

Esta skill é intencionalmente mais restrita do que orientação geral de codificação. É um fluxo de trabalho do operador para execução no terminal baseada em evidências.

Skill Stack

Puxe estas skills nativas da ECC para o fluxo de trabalho quando relevante:

  • verification-loop para etapas exatas de comprovação após alterações
  • tdd-workflow quando a correção necessitar de cobertura de regressão
  • security-review quando envolver segredos, autenticação ou entradas externas
  • github-ops quando a tarefa depender de execuções de CI, estado do PR ou status de release
  • knowledge-ops quando o resultado verificado precisar ser capturado no contexto durável do projeto

Quando usar

  • o usuário diz "corrigir", "depurar", "execute isso", "verifique o repositório" ou "envie"
  • a tarefa depende de saída de comando, estado do git, resultados de teste ou uma correção local verificada
  • a resposta deve distinguir entre alterado localmente, verificado localmente, commitado e enviado

Salvaguardas

  • inspecione antes de editar
  • permaneça somente leitura se o usuário solicitou apenas auditoria/revisão
  • prefira scripts e ajudantes locais do repositório em vez de wrappers ad hoc improvisados
  • não afirme corrigido até que o comando de comprovação tenha sido reexecutado
  • não afirme enviado a menos que o branch realmente tenha avançado no upstream

Fluxo de Trabalho

1. Resolver a superfície de trabalho

Defina:

  • caminho exato do repositório
  • branch
  • estado do diff local
  • modo solicitado:
    • inspecionar
    • corrigir
    • verificar
    • enviar

2. Ler a superfície com falha primeiro

Antes de alterar qualquer coisa:

  • inspecione o erro
  • inspecione o arquivo ou teste
  • inspecione o estado do git
  • use quaisquer logs ou contexto já fornecidos antes de reler cegamente

3. Manter a correção restrita

Resolva uma falha dominante de cada vez:

  • use o menor comando de comprovação útil primeiro
  • só escale para uma passagem maior de build/teste depois que a falha local for tratada
  • se um comando continuar falhando com a mesma assinatura, pare as repetições amplas e restrinja o escopo

4. Relatar estado exato da execução

Use palavras de status exatas:

  • inspecionado
  • alterado localmente
  • verificado localmente
  • commitado
  • enviado
  • bloqueado

Formato de Saída

SUPERFÍCIE
- repositório
- branch
- modo solicitado

EVIDÊNCIA
- comando/diff/teste com falha

AÇÃO
- o que mudou

STATUS
- inspecionado / alterado localmente / verificado localmente / commitado / enviado / bloqueado

Armadilhas

  • não trabalhe a partir de memória desatualizada quando o estado ao vivo do repositório puder ser lido
  • não amplie uma correção restrita para agitação em todo o repositório
  • não use comandos git destrutivos
  • não ignore trabalho local não relacionado

Verificação

  • a resposta nomeia o comando ou teste de comprovação
  • trabalho relacionado ao git nomeia o caminho do repositório e o branch
  • qualquer alegação de envio inclui o branch alvo e o resultado exato

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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