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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、环境变量表面和工具集配置,然后推荐最高价值的ECC原生技能、钩子、代理和操作工作流。当用户希望设置Claude Code或了解环境中真正可用的能力时使用。

工作区表面审计 是什么?

此技能是一个完整的、只读的工作区审计工具,旨在回答“当前工作区和机器能做什么,下一步应该添加或启用什么?”的问题。它系统性地扫描仓库表面(如配置文件、锁定文件、框架标记)、环境变量(仅暴露键名,从不暴露值)、已连接的MCP/LSP服务器和已安装的插件,然后将其与ECC(Ecosystem Control Center)中的任何原生覆盖率进行对比。其价值在于用具体、可执行的建议替换模糊的“设置插件”过程。支持的平台包括标准代码编辑器内的Claude Code和类似Codex的工具,以及任何可访问文件系统的CLI环境。审计分三个阶段进行:首先创建所有现有资产(工具、连接器、技能)的清单,然后对照官方市场插件和用户自己的已安装表面进行基准测试,最后将每个差距映射到正确的ECC原生形状——技能、钩子、代理、MCP服务器或设置技能。输出格式化为五个部分:当前表面、与基准对比的奇偶性、原始工具存在但缺乏操作工作流的原始差距、完全缺失的集成,以及按影响排序的前三到五个下一步建议。该技能强制执行严格的非协商规则:从不打印密钥值,在合理范围内优先考虑ECC原生工作流而非通用插件建议,并且始终将推荐的关注点从API品牌转向操作工作流。

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

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文档

工作区表面审计 是做什么的?

只读审计技能,用于回答“此工作区和机器当前实际能做什么,接下来应该添加或启用什么?”

这是ECC原生方案,用于替代设置-审计插件。它不会修改文件,除非用户明确要求进行后续实现。

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
  • 比较官方市场插件与ECC原生覆盖率
  • 检查.env、.mcp.json、插件设置或已连接应用表面,以发现缺失的工作流层
  • 决定一项能力应该是技能、钩子、代理、MCP还是外部连接器

不可协商规则

  • 绝不打印秘密值。只公开提供者名称、能力名称、文件路径以及键或配置是否存在。
  • 当ECC能合理拥有该表面时,优先使用ECC原生工作流,而非通用的“安装另一个插件”建议。
  • 将外部插件视为基准和灵感,而非权威的产品边界。
  • 清晰区分三件事:
    • 当前已可用的内容
    • 可用但ECC封装不佳的内容
    • 不可用且需要新集成的内容

审计输入

仅检查回答该问题所需的文件和设置:

  1. 仓库表面
    • package.json、锁定文件、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
    • 活动仓库及明显相邻ECC工作区中的.env*文件
    • 仅暴露键名,例如STRIPE_API_KEY、TWILIO_AUTH_TOKEN、FAL_KEY
  3. 已连接工具表面
    • 已安装的插件、已启用的连接器、MCP服务器、LSP和应用程序集成
  4. ECC表面
    • 已经涵盖需求的现有技能、命令、钩子、代理和安装模块

审计过程

第一阶段:盘点已有内容

生成一份简洁的清单:

  • 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
  • 键名暗示的环境变量支持的服务
  • 与工作区相关的现有ECC技能

如果一个表面仅以原始形式存在,请指出。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操作工作流”

第二阶段:对照官方和已安装的表面进行基准测试

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
  • 本地安装在Claude或Codex中的插件
  • 用户当前已连接的应用表面

不要仅列出名称。对于每次比较,回答:

  1. 它们实际做什么
  2. ECC是否已有对等能力
  3. ECC是否仅有原始工具
  4. ECC是否完全缺少该工作流

第三阶段:将差距转化为ECC决策

针对每个实际差距,推荐正确的ECC原生形式:

差距类型首选ECC形式
可重复的操作工作流技能
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/引导指导设置或审计技能

当需求是操作性的而非基础设施性的时,默认选择面向用户的技能,这些技能编排现有工具。

输出格式

按以下顺序返回五个部分:

  1. 当前表面
    • 哪些内容当前立即可用
  2. 奇偶性
    • ECC在哪些方面已达到或超过基准
  3. 原始差距
    • 工具存在,但ECC缺乏清晰的操作技能
  4. 缺失的集成
    • 能力尚不可用
  5. 前3-5个下一步行动
    • 具体的ECC原生新增内容,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。
  • 偏爱具有明确用户意图和业务价值的技能:
    • 设置审计
    • 计费/客户操作
    • 问题/计划操作
    • Google Workspace操作
    • 部署/操作控制
  • 如果连接器是公司特定的,仅在其确实可用或明显对用户工作流有用时才推荐。
  • 如果ECC已有强大的原始工具,建议包装技能,而不是发明全新的子系统。

良好结果

  • 用户可以立即看到哪些已连接、哪些缺少以及ECC下一步应拥有什么。
  • 建议足够具体,无需另一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/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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