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代理技能分類器

生成有證據支撐的 ECC 安裝計畫,將技能、指令、規則、鉤子和擴充功能分類為 DAILY 與 LIBRARY 兩類,使用並行且回顧程式庫的檢閱流程。在需要為專案精簡 ECC 而非載入完整套件時使用。

代理技能分類器 是什麼?

代理技能分類器是一個 AI 代理技能,旨在分析特定程式庫的程式碼庫,並根據實際程式碼證據決定哪些 ECC(擴充功能、指令、規則、鉤子、技能)應預設載入(DAILY)或僅作為參考保留(LIBRARY)。此技能通過仔細檢查檔案副檔名、套件管理器、框架配置、CI 設定和程式碼庫文件,來建立分類表。它支援分組檢閱,可避免基於猜測或偏好的安裝決策。其輸出包括 DAILY 與 LIBRARY 清單、安裝計畫和驗證報告。此技能與 Claude Code、Cursor 和 Codex 等平台相容,因為其設計圍繞通用 ECC 架構和檔案結構(如 `.claude/skills/`)。通過將載入面限制爲僅與專案相關的項目,開發人員可以套用此技能以保持 AI 環境簡潔、減少噪音,並確保每個會話都會載入正確的規則、指令和技能。

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

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

代理技能分類器 是做什麼的?

當一個程式庫需要專案專用的 ECC 表面,而不是預設的完整安裝時,請使用此技能。

目標不是猜測「感覺有用什麼」。目標是根據實際程式碼庫中的證據對 ECC 元件進行分類。

使用時機

  • 專案只需要 ECC 的子集,完整安裝太雜亂。
  • 程式庫的技術堆疊很明確,但沒有人想手動逐一挑選技能。
  • 團隊想要一個可重複的安裝決策,以 grep 證據為基礎,而非意見。
  • 你需要將總是載入的日常工作流程表面與可搜尋的庫/參考表面分開。
  • 程式庫已偏移到錯誤的語言、規則或鉤子集,需要清理。

不可協商的規則

  • 使用目前程式庫作為事實來源,而非一般偏好。
  • 每個 DAILY 決策都必須引用具體的程式庫證據。
  • LIBRARY 不代表「刪除」;它代表「保持可存取,但預設不載入」。
  • 不要安裝目前程式庫無法使用的鉤子、規則或腳本。
  • 優先使用 ECC 原生的表面;不要引入第二個安裝系統。

產出

按順序產生以下成品:

  1. DAILY 清單
  2. LIBRARY 清單
  3. 安裝計畫
  4. 驗證報告
  5. 可選的 skill-library 路由器(如果專案想要的話)

分類模型

僅使用兩個分類:

  • DAILY
    • 應在每個會話中為此程式庫載入
    • 與程式庫的語言、框架、工作流程或操作表面高度匹配
  • LIBRARY
    • 保留有價值,但不值得預設載入
    • 應可通過搜尋、路由器技能或選擇性手動使用來存取

證據來源

在進行任何分類之前,使用程式庫本地的證據:

  • 檔案副檔名
  • 套件管理器和鎖定檔
  • 框架配置
  • CI 與鉤子配置
  • 建置/測試腳本
  • 匯入與依賴清單
  • 明確描述技術堆疊的程式庫文件

有用的指令包含:

rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod

並行檢閱流程

如果有並行的子代理可用,將檢閱分成以下幾輪:

  1. 代理程式
    • 分類 agents/*
  2. 技能
    • 分類 skills/*
  3. 指令
    • 分類 commands/*
  4. 規則
    • 分類 rules/*
  5. 鉤子與腳本
    • 分類鉤子表面、MCP 健康檢查、輔助腳本和作業系統相容性
  6. 擴充功能
    • 分類上下文、範例、MCP 配置、範本和指導文件

如果沒有子代理可用,則依序執行相同的流程。

核心工作流程

1. 讀取程式庫

在分類任何東西之前,先確定實際的技術堆疊:

  • 使用的語言
  • 使用的框架
  • 主要套件管理器
  • 測試堆疊
  • 格式化/語法檢查堆疊
  • 部署/執行階段表面
  • 已存在的操作整合

2. 建立證據表

對每個候選表面,記錄:

  • 元件路徑
  • 元件類型
  • 提議的分類
  • 程式庫證據
  • 簡短理由

使用此格式:

skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 個 .tsx 檔案, next.config.ts 存在 | 核心前端堆疊
skills/django-patterns   | skill | LIBRARY | 無 .py 檔案, 無 pyproject.toml       | 此程式庫未使用
rules/typescript/*       | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json            | 活躍的 TS 程式庫
rules/python/*           | rules | LIBRARY | 零 Python 原始碼檔案             | 僅保持可存取

3. 決定 DAILY vs LIBRARY

在下列情況下提升為 DAILY:

  • 程式庫明顯使用匹配的技術堆疊
  • 元件足夠通用,對每個會話都有幫助
  • 程式庫已依賴對應的執行階段或工作流程

在下列情況下降級為 LIBRARY:

  • 元件不屬於主要技術堆疊
  • 程式庫以後可能需要,但不是每天都需要
  • 會增加上下文開銷而無立即相關性

4. 建立安裝計畫

將分類轉化為行動:

  • DAILY 技能 -> 安裝或保留在 .claude/skills/ 中
  • DAILY 指令 -> 僅在仍有幫助時保留為明確的 shim
  • DAILY 規則 -> 僅安裝匹配的語言集
  • DAILY 鉤子/腳本 -> 僅保留相容的
  • LIBRARY 表面 -> 通過搜尋或 skill-library 保持可存取

如果程式庫已使用選擇性安裝,則更新該計畫,而不是建立另一個系統。

5. 建立可選的庫路由器

如果專案想要一個可搜尋的庫表面,請建立:

  • .claude/skills/skill-library/SKILL.md

該路由器應包含:

  • DAILY 和 LIBRARY 的簡短說明
  • 分組的觸發關鍵字
  • 庫參考的存放位置

不要在路由器中複製每個技能的主體。

6. 驗證結果

套用計畫後,驗證:

  • 每個 DAILY 檔案都位於預期位置
  • 未留下過時的語言規則
  • 未安裝不相容的鉤子
  • 最終的安裝確實匹配程式庫的技術堆疊

返回一個簡潔的報告,包含:

  • DAILY 數量
  • LIBRARY 數量
  • 已移除的過時表面
  • 未解決的問題

交接

如果下一步是互動式安裝或修復,請交接給:

  • configure-ecc

如果下一步是重疊清理或目錄審查,請交接給:

  • skill-stocktake

如果下一步是更廣泛的上下文精簡,請交接給:

  • strategic-compact

輸出格式

按此順序傳回結果:

STACK
- 語言/框架/執行階段摘要

DAILY
- 總是載入的項目及其證據

LIBRARY
- 可搜尋/參考的項目及其證據

INSTALL PLAN
- 應安裝、移除或路由的項目

VERIFICATION
- 執行的檢查和剩餘的差距

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.

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.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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