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ecc-recipes

將所描述的工作流程對應到正確的 ECC 指令群組(含執行順序與停止條件),並瀏覽所有指令群組的配方家族。在扁平指令目錄之上增加家族分組、執行順序與停止條件層級。僅提供建議。

ecc-recipes 是什麼?

ECC Recipes 是一項 AI 代理技能,旨在協助開發者辨識並組織 ECC 斜線指令群組,以執行特定的工作流程。它透過對指令進行家族分組、推薦執行順序,並明確指定停止條件,填補了 `ecc-guide`(平坦指令目錄)與 `prompt-optimizer`(單一提示輸出)之間的缺口。該技能支援比對模式與目錄模式:使用者可以直接描述工作流程(例如「修復 Go 服務中的錯誤」),或呼叫 `/ecc-recipes` 瀏覽所有可用的配方家族。其核心原則是即時從指令目錄讀取指令列表,絕不硬編碼計數或成員清單,以確保與最新的指令集一致。生成的建議僅供參考,不會直接執行任何指令。支援平台包括 Claude Code、Cursor 等,透過讀取 `commands/` 目錄來工作。

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

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開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

ECC Recipes

單一入口點:「哪一組 ECC 斜線指令可以執行我的工作流程?順序為何?何時停止?」。同時瀏覽每個指令群組的配方家族。

填補以下兩個既有技能之間的缺口:

  • ecc-guide — 列出指令及其文件位置,但為平坦目錄。
  • prompt-optimizer — 將任務對應到元件,但輸出單一提示,而非包含執行順序與停止條件的多指令群組。

此技能增加:家族分組 + 執行順序 + 停止條件。

何時啟用

  • 「哪個指令群組可以執行 <工作流程>?」
  • 「建立 MVP / 修復缺陷 / 重構的指令順序是什麼?」
  • 「顯示所有 ECC 指令群組配方」(目錄模式)
  • 「ECC 有多少個工作流程管線?」
  • 使用者呼叫 /ecc-recipes,無論有無描述。

不應使用時機

  • 使用者希望立即執行任務 — 直接導向實際指令,不要描述。
  • 使用者希望取得單一指令的詳細文件 — 使用 ecc-guide。
  • 使用者希望重新編寫草稿提示 — 使用 prompt-optimizer。

核心原則

根據當前檔案回答,而非記憶。 指令集會變動;絕不硬編碼計數或成員清單。每次執行時讀取即時的 commands/ 目錄,然後分類到家族中。

即時讀取

解析指令目錄(第一個存在的),然後列出名稱:

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 "No ECC commands directory found."; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

可選:如果存在 manifests/install-*.json 則讀取以取得更豐富的分組。使用所需的最小讀取集合。

家族分類(依前綴)

依前導前綴將指令名稱分組;手動對應已知的單體指令。家族是即時推導的——下表為分類規則,並非固定列表。

家族前綴配方含義典型執行順序
orch-*針對每種任務類型進行閘控式研究、規劃、TDD、審查、提交依任務類型選取一個 orch-*;它會自行執行內部階段
multi-*多模型工作流程multi-plan 再 multi-execute 再審查(或直接使用 multi-workflow 端到端)
prp-*從 PRD 到規劃到實作再到 PR 的管線prp-prd 再 prp-plan 再 prp-implement 再 prp-commit 再 prp-pr
epic-*大型多單元史詩,可並行epic-decompose 再 epic-claim 再 epic-validate 再 epic-review 再 epic-unblock 再 epic-sync 再 epic-publish
loop-*受管自主迴圈與監控loop-start <pattern> 再透過 loop-status 觀察
gan-*生成器與評估器迴圈gan-build(程式碼)或 gan-design(UI);自我迴圈
*-build / *-review / *-test各語言 CI 三元組<lang>-test(TDD)再 <lang>-build(修正)再 <lang>-review
hookify-*行為鉤子管理hookify 再 hookify-list 再 hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / prune持續學習learn 再 instinct-status 再 evolve 再 promote
單體指令santa-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint 等獨立使用或作為群組間的黏合劑

任何不符合前綴規則的指令 → 將其列在單體指令下,並附上一行說明。

運作方式

1. 從 CMD_DIR 即時讀取指令名稱。
2. 依前綴與單體指令對應表分類到家族。
3. 如果有提供工作流程描述 -> 比對模式。
   如果沒有 -> 目錄模式。
4. 僅供建議:印出計畫。絕不執行比對到的指令。

目錄模式(無描述)

輸出家族表格:每個家族、成員數量、成員、一行含義、典型執行順序。最後以總指令數與請使用者描述工作流程以取得比對配方的提示結尾。

比對模式(有描述)

  1. 用一句話重述工作流程。
  2. 選出最佳 1-2 個家族;各用一行說明原因。
  3. 執行順序區塊 — 比對家族的精確指令順序。
  4. 停止條件 — 始終明確(最大執行次數、完成訊號、審查通過或一次性)。對於自主迴圈,需警告訂閱用量並建議設置上限。
  5. 閱讀文件 — commands/<name>.md 路徑加上 /ecc-guide <name>。

輸出範本(比對模式)

工作流程:<一句話重述>

最佳比對:<家族> — <原因>
(備選:<家族> — <原因>)

執行順序:
  /<cmd1>   # 工作
  /<cmd2>   # 工作
  /<cmd3>   # 工作
  停止條件:<條件>
  警告(僅適用於自主迴圈):無界限迴圈會消耗訂閱/點數——請在完成訊號外,同時加入最大迭代或最大成本上限。

閱讀完整文件:
  commands/<cmd1>.md   (或使用:/ecc-guide <cmd1>)

範例

目錄: /ecc-recipes → 印出家族表格與總數。

比對: /ecc-recipes 預先規劃整個應用程式,然後自動建置並搭配對抗性審查,直到完成 → 最佳比對:loop-*(自主)包覆 gan-* 或 santa-loop(對抗性)。執行順序:plan-prd 再 loop-start rfc-dag --mode safe 再監控 loop-status;停止條件:所有單元連續通過審查 N 次(加入最大迭代上限以控制用量)。

比對: /ecc-recipes 修復我的 Go 服務中的錯誤 → 最佳比對:orch-fix-defect(重現、修正、審查、提交)。備選:go-test 再 go-build 再 go-review。停止條件:回歸測試通過且審查通過。

非目標

  • 非執行工具 — 僅供建議。
  • 非單一指令的詳細文件 — 那是 ecc-guide。
  • 非提示改寫 — 那是 prompt-optimizer。
  • 絕不硬編碼指令計數或成員清單 — 始終即時讀取。

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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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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