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ECC 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。在扁平命令目录之上添加了家族分组、运行顺序和停止时机层。仅作建议。

ECC 配方 是什么?

ECC Recipes 技能旨在填补用户描述的工作流与具体 ECC 命令组之间的鸿沟。它并非执行者,而是一个咨询层,能够将如“修复 Go 服务中的错误”这样的自然语言请求,匹配到合适的命令组(例如 `orch-fix-defect` 或 `go-test`、`go-build`、`go-review`),并给出明确的运行顺序和停止条件(如回归测试通过)。该技能通过实时读取 `commands/` 目录来获取最新的命令列表,然后根据命令名称的前缀(如 `orch-*`、`multi-*`、`prp-*` 等)将其动态分类到不同的“家族”中。当用户未提供具体工作流时,它则以目录模式运行,展示所有家族及其成员和典型运行顺序。它适用于 Claude Code 等支持自定义命令的平台,其设计原则是只从当前文件读取信息,避免硬编码,确保与不断变化的命令集保持同步。

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

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文档

ECC 配方 是做什么的?

“哪一组 ECC 斜杠命令能运行我的工作流、以什么顺序、何时停止”的单一入口点。同时浏览每个命令组配方家族。

填补了以下两个现有技能之间的空白:

  • ecc-guide — 列出命令和文档读取位置,但属于扁平目录。
  • prompt-optimizer — 将任务匹配到组件,但输出的是单个提示,而非带运行顺序和停止条件的多命令组。

本技能新增:家族分组 + 运行顺序 + 停止条件。

何时激活

  • “运行 <工作流> 应该用哪个命令组?”
  • “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 有多少个工作流管道?”
  • 用户使用 /ecc-recipes 命令,带或不带描述。

不适用的情况

  • 用户希望立即执行任务 — 直接路由到实际命令,不要描述。
  • 用户需要单一命令的详细文档 — 使用 ecc-guide。
  • 用户希望重写草稿提示 — 使用 prompt-optimizer。

核心原则

从当前文件而非记忆中回答。 命令集会变化;切勿硬编码数量或成员列表。每次运行时读取实时 commands/ 目录,然后按家族分类。

实时读取

解析命令目录(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,如果存在 manifests/install-*.json 文件,则读取它以获得更丰富的分组。使用最小读取次数。

家族分类(按前缀)

按主导前缀对命令名称分组;手动映射已知的单例。家族是实时派生的——下表是分类规则,而非冻结列表。

家族前缀配方含义典型运行顺序
orch-*按任务类型进行限流的研究、计划、TDD、审查、提交根据任务类型选择一个 orch-*;它自己运行内部阶段
multi-*多模型工作流multi-plan 然后 multi-execute 然后审查(或端到端 multi-workflow)
prp-*从 PRD 到计划到实现再到 PR 的管道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-*管理自主循环和监控loop-start <模式> 然后使用 loop-status 观察
gan-*生成器和评估器循环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 → 在 单例 下列出,并附带一行描述。

工作原理

1. 从 CMD_DIR 实时读取命令名称。
2. 按前缀和单例映射分类为家族。
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. 仅作建议: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。最后显示总命令数,并提示描述一个工作流以获取匹配配方。

匹配模式(提供描述)

  1. 用一句话重述工作流。
  2. 选择最佳 1-2 个家族;每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、审查通过或单次执行)。对于自主循环,警告订阅消耗,并建议设置一个安全边界。
  5. 阅读文档位置 — commands/<名称>.md 路径以及 /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/积分 —
  建议在完成信号之外添加最大迭代或最大成本安全边界。

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

示例

目录: /ecc-recipes → 打印家族表格和总数量。

匹配: /ecc-recipes plan a whole app upfront then auto-build with adversarial review until done → 最佳匹配:loop-*(自主)包裹 gan-* 或 santa-loop(对抗)。运行顺序:plan-prd 然后 loop-start rfc-dag --mode safe 然后监控 loop-status;当所有单元连续通过审查 N 次后停止(添加最大迭代安全边界以控制消耗)。

匹配: /ecc-recipes fix a bug in my Go service → 最佳匹配:orch-fix-defect(复现、修复、审查、提交)。备选:go-test 然后 go-build 然后 go-review。停止条件:回归测试通过且审查通过。

非目标

  • 不是执行器 — 仅作建议。
  • 不是单个命令的详细文档 — 那是 ecc-guide。
  • 不是提示重写 — 那是 prompt-optimizer。
  • 绝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.

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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.

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

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

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

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

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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.

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