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ECC 工作流配方

将描述的工作流映射到正确的 ECC 命令组,包含运行顺序和停止条件,并浏览所有命令组配方系列。在扁平的命令目录之上增加一个“族分组 + 运行顺序 + 何时停止”的层次。仅提供建议。

ECC 工作流配方 是什么?

ECC Recipes 是一项纯建议性技能,帮助用户从 ECC 命令目录中找出适合特定工作流的命令组及其执行顺序和停止条件。它弥补了“ecc-guide”(列出单个命令但无分组)和“prompt-optimizer”(输出单条 prompt 而非多命令序列)之间的空白。该技能支持所有 CLI 平台(如 Claude Code、Cursor、Codex 等),核心机制是实时读取本地 commands/ 目录,按命令名前缀动态分类为家族(如 orch-*, multi-*, prp-*, epic-*, loop-*, gan-* 等),然后根据用户描述的工作流匹配 1-2 个家族,输出精确的运行顺序和明确的停止条件。它有两种工作模式:目录模式(无描述时显示所有家族概览)和匹配模式(有描述时给出具体方案)。技能强调“从当前文件回答,不依赖记忆”,从不硬编码命令计数或成员列表,确保与最新命令集同步。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ecc-recipes

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文档

ECC 工作流配方 是做什么的?

“哪个 ECC 斜杠命令组能运行我的工作流,按什么顺序,以及何时停止”的统一入口。同时浏览所有命令组的配方系列。

填补了现有两个技能之间的空白:

  • ecc-guide —— 列出命令及其文档位置,但只是一个扁平目录。
  • prompt-optimizer —— 将任务匹配到组件,但输出的是单条 prompt,而非包含运行顺序和停止条件的多命令组。

本技能增加:家族分组 + 运行顺序 + 停止条件。

何时激活

  • “我应该运行哪个命令组来执行 <工作流>?”
  • “构建 MVP / 修复缺陷 / 重构的命令序列是什么?”
  • “展示所有 ECC 命令组配方”(目录模式)
  • “ECC 有多少个工作流流水线?”
  • 用户调用 /ecc-recipes(带或不带描述)。

不应使用的情况

  • 用户希望立即执行任务 —— 应路由到实际命令,而非描述。
  • 用户希望获取单个命令的详细文档 —— 使用 ecc-guide。
  • 用户希望重写草稿 prompt —— 使用 prompt-optimizer。

核心原则

从当前文件回答,而非记忆。 命令集会变化;切勿硬编码数量或成员列表。每次运行时实时读取 commands/ 目录,然后归类到家族中。

实时读取

解析出命令目录(第一个存在的),然后列出名称:

for D in \
  "$HOME"/.claude/plugins/marketplaces/ecc/commands \
  "$HOME"/.claude/plugins/cache/ecc/ecc/*/commands \
  ./commands \
  ./.claude/commands \
  "$HOME"/.claude/commands; do
  [ -d "$D" ] && CMD_DIR="$D" && break
done
[ -z "${CMD_DIR:-}" ] && { echo "未找到 ECC 命令目录。"; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

可选地读取 manifests/install-*.json(如果存在)以获取更丰富的分组。进行所需的最小读取次数。

家族分类(按前缀)

按前导前缀对命令名分组;手动映射已知的单例。家族是实时派生的——下表是分类规则,而非固定列表。

家族前缀配方含义典型运行顺序
orch-*按任务类型进行门控式研究、计划、TDD、评审、提交选取一个与任务类型对应的 orch-*;其自身运行内部阶段
multi-*多模型工作流multi-plan 然后 multi-execute 然后评审(或 multi-workflow 端到端)
prp-*PRD 到计划到实施到 PR 流水线prp-prd 然后 prp-plan 然后 prp-implement 然后 prp-commit 然后 prp-pr
epic-*大型多单元史诗,并行epic-decompose 然后 epic-claim 然后 epic-validate 然后 epic-review 然后 epic-unblock 然后 epic-sync 然后 epic-publish
loop-*托管自主循环与监控loop-start <pattern> 然后用 loop-status 查看
gan-*生成器与评估器循环gan-build(代码)或 gan-design(UI);自循环
*-build / *-review / *-test每种语言的 CI 三元组<语言>-test(TDD)然后 <语言>-build(修复)然后 <语言>-review
hookify-*行为钩子管理hookify 然后 hookify-list 然后 hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / prune持续学习learn 然后 instinct-status 然后 evolve 然后 promote
单例santa-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint 等独立使用,或作为组之间的粘合剂

任何不匹配前缀规则的命令 → 列出在 单例 下及其一行描述。

工作原理

1. 从 CMD_DIR 实时读取命令名称。
2. 按前缀和单例映射归类为家族。
3. 如果提供了工作流描述 → 匹配模式。
   如果未提供 → 目录模式。
4. 仅建议:打印计划。绝不运行匹配的命令。

目录模式(无描述)

输出家族表格:每个家族、成员数量、成员、一行含义、典型运行顺序。最后以命令总数和提示用户描述工作流以获取匹配配方结束。

匹配模式(有描述)

  1. 用一句话重述工作流。
  2. 选择最佳的 1-2 个家族;用一行说明原因。
  3. 运行顺序块 —— 匹配家族的精确命令序列。
  4. 停止条件 —— 始终明确(最大运行次数、完成信号、评审通过或单次执行)。对于自主循环,警告订阅消耗并建议设置一个兜底上限。
  5. 文档位置 —— commands/<名称>.md 路径加上 /ecc-guide <名称>。

输出模板(匹配模式)

工作流:<一句话重述>

最佳匹配:<家族> —— <原因>
(备选:<家族> —— <原因>)

运行顺序:
  /<命令1>   # 任务
  /<命令2>   # 任务
  /<命令3>   # 任务
  停止条件:<条件>
  警告(仅限自主循环):无界循环会消耗订阅/额度——
  请添加一个最大迭代次数或最大成本兜底,配合完成信号。

阅读完整文档:
  commands/<命令1>.md   (或:/ecc-guide <命令1>)

示例

目录模式: /ecc-recipes → 打印家族表格和总数。

匹配模式: /ecc-recipes 预先计划整个应用,然后自动构建并带有对抗性评审,直到完成 → 最佳匹配:loop-*(自主)包裹 gan-* 或 santa-loop(对抗性)。运行顺序:plan-prd 然后 loop-start rfc-dag --mode safe 然后监控 loop-status;当所有单元连续 N 次通过评审时停止(添加最大迭代兜底以限制消耗)。

匹配模式: /ecc-recipes 修复我的 Go 服务中的一个 bug → 最佳匹配:orch-fix-defect(重现、修复、评审、提交)。备选:go-test 然后 go-build 然后 go-review。停止条件:回归测试通过且评审通过。

非目标

  • 不是执行器 —— 仅建议。
  • 不提供单命令深度文档 —— 那是 ecc-guide 的职责。
  • 不重写 prompt —— 那是 prompt-optimizer 的职责。
  • 永不硬编码命令数量或成员列表 —— 始终实时读取。

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.

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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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