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orch-pipeline

orch-* 技能系列共用的編排引擎。定義了分階段的「研究-規劃-TDD-審查-提交」管線、規模分類器、代理程式對應表,以及兩個人工閘門,供 orch-* 操作技能委派使用。通常不直接呼叫。

orch-pipeline 是什麼?

orch-pipeline 是 orch-* 技能系列的核心共用編排引擎。它不是一個可直接呼叫的獨立技能,而是當您使用如 orch-add-feature 或 orch-fix-defect 等操作技能時,在幕後自動載入的參考管線。該系統首先透過三個訊號(受影響檔案數、新依賴/合約、設計模糊度)對請求進行規模分類,以決定要執行哪些階段。隨後依序執行六個階段:需求理解(階段 0)、研究與重用(階段 1)、規劃(階段 2,僅為大型變更)、範本建立(階段 3,僅為 MVP 建置)、TDD 實作(階段 4)、程式碼審查(階段 5)以及提交(階段 6)。此管線最關鍵的特點是設有兩個人工閘門:閘門 1 在規劃後要求使用者核准任務清單,閘門 2 在提交前要求使用者確認變更摘要。這使得設計和最終輸出的控制權始終掌握在開發者手中,而中間的實作流程則可自動進行。該引擎支援 CLI 平台及 Cursor 等編輯器平台,並內建安全性審查觸發機制,當變更涉及認證、使用者輸入或資料庫查詢等敏感領域時,會自動引入 security-reviewer。此外,系統透過任務清單和規劃文件傳遞狀態,確保整個流程的透明度和可追蹤性。

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

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說明文件

協調器管道(共享引擎)

orch-* 技能是輕量級包裝器。它們不會重新實作任何工作——它們會 對請求進行分類,選擇這個管道執行的階段, 並將每個階段委派給現有的 ECC 代理或指令。這個檔案就是這個管道。

請調用作業技能(orch-add-feature、orch-fix-defect……), 而不是直接調用這個引擎。這個檔案是它們所指的參考。

使用時機

  • 每當 orch-* 作業技能執行時,間接載入。
  • 只有在為系列新增作業或調整共享階段、閘門或代理對應時,才直接閱讀。

作業系列

技能作業觸發條件第一步
orch-add-feature功能能力尚不存在研究 + 規劃一個新切片
orch-change-feature調整功能可運作,但期望的行為不同修改現有行為及其測試
orch-fix-defect修正功能損壞;行為錯誤重現為失敗的測試,然後修正
orch-refine-code重構行為保持不變,結構改進重組程式碼,同時保持測試通過
orch-build-mvpMVP從設計/規格文件引導讀入文件 → 垂直切片

這些包裝器組合現有的 ECC 指令,而不是取代它們: /feature-dev、/plan、/code-review、/build-fix、/refactor-clean 和 /gan-build,以及 tdd-workflow 技能。orch-* 系列在其之上增加了共享的 規模分類器和兩個閘門, 因此一個傘狀結構涵蓋了所有五個作業,保持一致。

第 0 步 —— 分類規模(適度調整)

程序規模與影響範圍成正比。根據三個信號對請求進行評分,取任何信號達到的最高 級別,並在一行中陳述結果,以便使用者可以覆寫:

級別觸及的檔案新的依賴項/合約設計模糊性執行的階段
瑣碎1 個,幾行程式碼無無 —— 變更是顯而易見的4 → 5 → 6
小型1 個檔案 / 1 個函式無閱讀程式碼後很明確(1 輕量) → 4 → 5 → 6
標準2–5 個檔案可能是新的內部模組需要做出一個實際的選擇1 → 2 → 4 → 5 → 6
大型多個 / 橫切新的外部依賴項、公開 API 或規格文件多個未解決的問題1 → 2 → (3) → 4 → 5 → 6

第 0 階段(接收)始終執行,並從上面的遮罩欄中省略。 打破平局規則:任何涉及安全觸發器(如下)或公開 API / 合約的內容至少是標準級別,無論檔案數量多少。

階段

每個階段都進行委派 —— 不會內聯執行工作。

  • 0. 接收 —— 重新陳述請求。對於 orch-build-mvp,讀取規格/設計文件並提取範圍、已鎖定的決策和功能列表。
  • 1. 研究與重用 —— 按照 rules/common/development-workflow.md:gh search repos / gh search code,然後是 Context7 / 廠商文件,然後是套件註冊表,然後是 Exa。優先採用經過驗證的實作,而不是全新程式碼。
  • 2. 規劃 —— 委派給 planner 代理(或 architect / code-architect 以進行結構性決策)。輸出一個按薄垂直切片排序的 task_list。→ 閘門 1。
  • 3. 搭建 —— 僅限 orch-build-mvp:建立第一個端到端切片。
  • 4. 實作(TDD) —— 透過 tdd-guide 代理(或 tdd-workflow 技能)驅動每個任務: 紅 → 綠 → 重構。遵守作業的第一步規則。
  • 5. 審查 —— code-reviewer 代理 / /code-review。每當變更差異觸及安全觸發器(如下)時,加入 security-reviewer。
  • 6. 提交 —— 常規提交(feat: / fix: / refactor: / …),每個邏輯區塊一個。→ 閘門 2。

兩個閘門

這個系列是受閘門控制,而非自主執行:

  1. 閘門 1 —— 規劃後。 顯示 task_list;在使用者批准之前,不要撰寫實作程式碼。
  2. 閘門 2 —— 提交前。 顯示變更差異摘要和建議的訊息;在使用者確認之前,不要提交。

兩個閘門之間的一切會不間斷地流動。

代理 / 指令對應

階段主要備用 / 升級
接收 / 理解code-explorer在調整、修正或重構之前追蹤現有路徑
規劃plannerarchitect、code-architect 用於結構性呼叫
實作tdd-guide(或 tdd-workflow 技能)build-error-resolver / /build-fix 用於建置中斷
審查code-reviewer / /code-review語言審查員(python-reviewer、typescript-reviewer……)
安全security-reviewer—
MVP 內部循環/gan-build "<簡述>" --skip-planner驅動 gan-generator → gan-evaluator;調整 --max-iterations / --pass-threshold

將語言審查員與儲存庫配對(請參閱儲存庫本身的 CLAUDE.md)。

安全審查觸發器

當變更差異觸及以下任何一項時,引入 security-reviewer:驗證或授權、使用者輸入處理、資料庫查詢、檔案系統路徑、外部 API 呼叫、加密或秘密/憑證。(根據 rules/common/security.md。)

交接工件

管道不攜帶隱藏狀態 —— 規劃文件就是交接文件:

  • task_list(來自規劃)驅動實作循環。
  • 較大的工作也可能在儲存庫的 docs/ 下,根據 rules/common/development-workflow.md 輸出 PRD / 架構 / 系統設計。
  • 審查結果(CRITICAL / HIGH)必須在閘門 2 之前解決。

驗證

  • 規模等級已被陳述並與工作相符
  • 閘門 1(規劃)和閘門 2(提交)都已遵守
  • 當且僅當觸及安全觸發器時,security-reviewer 已執行
  • 提交是常規的,且範圍限定在一個邏輯變更
  • 新的/變更的行為有測試;根據 rules/common/testing.md,覆蓋率 ≥ 80%

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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