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工作区表面审计

审计当前仓库、MCP 服务器、插件、连接器、环境表面和工具集设置,然后推荐最高价值的 ECC 原生技能、钩子、代理和操作员工作流。当用户需要帮助设置 Claude Code 或了解环境中实际可用的能力时使用。

工作区表面审计 是什么?

工作区表面审计是一个只读技能,旨在回答“此工作区和机器当前实际上能做什么,以及下一步应添加或启用什么?”这一问题。它作为 ECC 原生解决方案,对标传统设置审计插件,但不会修改任何文件,除非用户明确要求后续实现。该技能适用于用户请求设置 Claude Code、推荐自动化、询问缺失的插件或 MCP,或审查 .env、.mcp.json 等配置文件的场景。它严格遵循三条规则:永不打印密钥值;在 ECC 合理覆盖的范围内优先推荐 ECC 原生工作流;将外部插件视为基准和灵感,而非权威边界。审计过程分为三个阶段:首先清点现有资源(仓库、环境、连接工具和 ECC 表面);然后与官方和已安装的表面进行基准比较;最后将差距转化为 ECC 原生决策,推荐合适的技能、钩子、代理、MCP 服务器或设置审计技能。输出格式包括当前表面、对等性、仅原型差距、缺失集成和下一步行动(按影响排序最多 3-5 项)。该技能支持多种平台,如 Claude Code、Cursor、Codex 等,并优先推荐具有明确用户意图和业务价值的工作流,例如设置审计、账单/客户运营、问题/项目运营和部署控制。

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

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文档

工作区表面审计 是做什么的?

一个只读审计技能,用于回答“此工作区和机器目前实际上能做什么,以及下一步应添加或启用什么?”的问题。

这是 ECC 原生对标设置审计插件的方案。除非用户明确要求后续实现,否则它不会修改文件。

何时使用

  • 用户说“设置 Claude Code”、“推荐自动化”、“我应该使用哪些插件或 MCP?”或“我缺少什么?”
  • 在安装更多技能、钩子或连接器之前审计机器或仓库
  • 将官方市场插件与 ECC 原生覆盖范围进行比较
  • 审查 .env、.mcp.json、插件设置或连接的应用表面,以找出缺失的工作流层
  • 决定某个能力应属于技能、钩子、代理、MCP 还是外部连接器

不可协商的规则

  • 绝不打印密钥值。仅显示提供商名称、能力名称、文件路径以及密钥或配置是否存在。
  • 在 ECC 合理覆盖的范围内,优先选择 ECC 原生工作流,而不是通用的“安装另一个插件”建议。
  • 将外部插件视为基准和灵感,而非权威产品边界。
  • 清晰地分离三件事:
    • 当前已可用的
    • 可用但 ECC 未良好包装的
    • 不可用且需要新集成的

审计输入

仅审查回答该问题所需的文件和设置:

  1. 仓库表面
    • package.json、锁文件、语言标记、框架配置、README.md
    • .mcp.json、.lsp.json、.claude/settings*.json、.codex/*
    • AGENTS.md、CLAUDE.md、安装清单、钩子配置
  2. 环境表面
    • 活动仓库及相关 ECC 工作区中的 .env* 文件
    • 仅展示密钥名称,如 STRIPE_API_KEY、TWILIO_AUTH_TOKEN、FAL_KEY
  3. 连接工具表面
    • 已安装的插件、已启用的连接器、MCP 服务器、LSP 和应用集成
  4. ECC 表面
    • 已覆盖需求的现有技能、命令、钩子、代理和安装模块

审计过程

阶段 1:清点现有资源

生成简洁的清点清单:

  • 活动的工具集目标
  • 已安装的插件和已连接的应用
  • 已配置的 MCP 服务器
  • 已配置的 LSP 服务器
  • 环境变量密钥名称暗示的服务
  • 已与工作区相关的现有 ECC 技能

如果某个表面仅以原语形式存在,请明确指出。示例:

  • “Stripe 可通过已连接的应用使用,但 ECC 缺少计费操作技能”
  • “Google Drive 已连接,但没有 ECC 原生的 Google Workspace 操作员工作流”

阶段 2:与官方和已安装的表面进行基准比较

将工作区与以下内容进行比较:

  • 与设置、审查、文档、设计或工作流质量重叠的官方 Claude 插件
  • Claude 或 Codex 中本地安装的插件
  • 用户当前连接的应用表面

不要仅列出名称。对每个比较,回答以下问题:

  1. 它们实际上做什么
  2. ECC 是否已有对等功能
  3. ECC 是否仅有原语
  4. ECC 是否完全缺少该工作流

阶段 3:将差距转化为 ECC 决策

针对每个实际差距,推荐正确的 ECC 原生形态:

差距类型首选 ECC 形态
重复性操作员工作流技能
自动执行或副作用钩子
专门的委派角色代理
外部工具桥接MCP 服务器或连接器
安装/引导指南设置或审计技能

当需求是操作性的而非基础设施性的时,默认推荐面向用户的技能来编排现有工具。

输出格式

按顺序返回五个部分:

  1. 当前表面
    • 当前已可直接使用的内容
  2. 对等性
    • ECC 已匹配或超过基准的方面
  3. 仅原型差距
    • 工具存在,但 ECC 缺少整洁的操作员技能
  4. 缺失集成
    • 能力尚不可用
  5. 接下来的 3-5 步行动
    • 具体的 ECC 原生新增项,按影响排序

推荐规则

  • 每个类别最多推荐 1-2 个最高价值的想法。
  • 优先选择具有明确用户意图和业务价值的技能:
    • 设置审计
    • 账单/客户运营
    • 问题/项目运营
    • Google Workspace 运营
    • 部署/运营控制
  • 如果连接器是公司特定的,仅在其确实可用或对用户工作流有明显帮助时才推荐。
  • 如果 ECC 已有强大的原语,建议创建包装技能而不是发明全新的子系统。

良好结果

  • 用户可以立即看到已连接的内容、缺失的内容以及 ECC 下一步应拥有的内容。
  • 推荐足够具体,无需再次发现即可在仓库中实现。
  • 最终答案围绕工作流组织,而非 API 品牌。

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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