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自動化審計運維

以證據為基礎的自動化盤點與重疊審計工作流程,適用於 ECC。當使用者想在修復任何東西之前,了解哪些任務、鉤子、連接器、MCP 伺服器或包裝器正在運作、故障、冗餘或遺失時使用。

自動化審計運維 是什麼?

此技能作為一個「審計優先」的操作員技能,其主要目標是在進行任何改寫之前,產出一份有證據支持的庫存清單,以及「保留/合併/刪除/下一步修復」的建議集。它專為 ECC (Enterprise Control Center) 平台設計,用於應對使用者提出的關於哪些自動化正在運行、哪些任務中斷、哪裡存在重疊,以及哪些工具和連接器實際上正在執行有用工作的查詢。該技能核心工作流程包含四個步驟:首先,全面盤點真實的運行表面(包括倉儲鉤子、GitHub Actions、MCP 配置、連接器等);其次,根據配置狀態、認證狀態、近期驗證狀態、過時或故障狀態以及完全遺失狀態,對每個項目進行分類;再次,為每項重要聲明追溯具體的證據來源(如文件路徑、工作流程運行記錄或日誌);最後,針對每個重疊或可疑的表面,給出「保留」、「合併」、「刪除」或「下一步修復」的明確建議。此技能明確設有防護措施,要求以唯讀模式啟動,除非使用者明確要求修復,並強制區分已配置、已認證、近期已驗證、過時或故障以及完全遺失的狀態,避免僅因技能或配置檔案提及就聲稱某工具正在運行。

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

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說明文件

自動化審計運維 是做什麼的?

當使用者詢問哪些自動化正在運行、哪些任務中斷、哪裡存在重疊,或者哪些工具和連接器目前正在執行有用工作時,使用此技能。

這是一個審計優先的操作員技能。其目標是在改寫任何內容之前,產出一份有證據支持的庫存清單,以及「保留 / 合併 / 刪除 / 下一步修復」的建議集。

技能堆疊

在相關時,將這些 ECC 原生技能導入工作流程:

  • workspace-surface-audit:用於連接器、MCP、鉤子和應用程式庫存
  • knowledge-ops:當審計需要將即時倉儲真相與持久化上下文進行比對時
  • github-ops:當答案依賴於 CI、排程工作流程、議題或 PR 自動化時
  • ecc-tools-cost-audit:當實際問題是 webhook 扇出、佇列任務或兄弟應用程式倉儲中的帳單消耗時
  • research-ops:當需要將本地庫存與當前平台支援或公開文件進行比較時
  • verification-loop:用於證明修復後的狀態,而非依賴假設的恢復

使用時機

  • 使用者詢問「我有哪些自動化」、「什麼在運行」、「什麼中斷了」或「什麼重疊了」
  • 任務範圍涵蓋 cron 任務、GitHub Actions、本地鉤子、MCP 伺服器、連接器、包裝器或應用程式整合
  • 使用者想知道哪些內容從另一個代理系統遷移過來,以及哪些仍需要在 ECC 內部重建
  • 工作區已累積多種方式執行相同任務,使用者希望採用一個標準路徑

防護措施

  • 以唯讀模式啟動,除非使用者明確要求修復
  • 區分:
    • 已配置
    • 已認證
    • 近期已驗證
    • 過時或故障
    • 完全遺失
  • 不要僅因某個技能或配置檔案提及某工具,就聲稱它正在運行
  • 在證據表存在之前,不要合併或刪除重疊的表面

工作流程

1. 盤點真實表面

在推測之前,先讀取當前的即時表面:

  • 倉儲鉤子和本地鉤子腳本
  • GitHub Actions 和排程工作流程
  • MCP 配置和已啟用的伺服器
  • 基於連接器或應用程式的整合
  • 包裝器腳本和倉儲特定的自動化進入點

按表面分組:

  • 本地執行環境
  • 倉儲 CI / 自動化
  • 已連接的外部系統
  • 訊息 / 通知
  • 帳單 / 客戶營運
  • 研究 / 監控

2. 按即時狀態對每個項目分類

對於每個揭露的自動化,標記:

  • 已配置
  • 已認證
  • 近期已驗證
  • 過時或故障
  • 遺失

然後分類問題類型:

  • 活躍中斷
  • 認證中斷
  • 狀態過時
  • 重疊或冗餘
  • 功能遺失

3. 追溯證明路徑

為每項重要聲明提供具體來源:

  • 檔案路徑
  • 工作流程運行記錄
  • 鉤子日誌
  • 配置條目
  • 近期命令輸出
  • 確切的失敗特徵

如果當前狀態不明確,直接說明,不要假裝審計已完成。

4. 以「保留 / 合併 / 刪除 / 下一步修復」結束

對於每個重疊或可疑的表面,返回一個決定:

  • 保留
  • 合併
  • 刪除
  • 下一步修復

其價值在於將雜亂的自動化收斂到一個標準的 ECC 路徑,而非保留每一條歷史路徑。

輸出格式

當前表面
- 自動化
- 來源
- 即時狀態
- 證明

發現
- 活躍中斷
- 重疊
- 狀態過時
- 功能遺失

建議
- 保留
- 合併
- 刪除
- 下一步修復

下一步 ECC 操作
- 應強化的確切技能 / 鉤子 / 工作流程 / 應用程式路徑

常見陷阱

  • 當可以讀取即時庫存時,不要僅憑記憶回答
  • 不要將「存在於配置中」視為「正在運作」
  • 在指出中斷的高信號路徑之前,不要修復低價值的冗餘
  • 如果使用者先要求庫存,不要將任務擴大為倉儲改寫

驗證

  • 重要聲明引用了即時證明路徑
  • 每個揭露的自動化都標有清晰的即時狀態類別
  • 最終建議區分保留 / 合併 / 刪除 / 下一步修復

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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