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工作區表面審計

審計當前儲存庫、MCP 伺服器、插件、連接器、環境表面和 Harness 設置,然後推薦最有價值的 ECC 原生技能、鉤子、代理和運維工作流程。當使用者希望協助設定 Claude Code 或了解環境中實際可用的功能時使用。

工作區表面審計 是什麼?

這項技能旨在回答「此工作區和機器目前實際上可以做什麼,以及下一步應該添加或啟用什麼?」這個問題。它是一個唯讀的審計技能,對應於 ECC 原生範疇的設置審計插件,除非使用者明確要求後續實施,否則不會修改任何檔案。 主要用途包括:設定 Claude Code、推薦自動化方案、比較官方市場插件與 ECC 原生覆蓋範圍、檢查 `.env`、`.mcp.json`、插件設置或已連接應用表面,以發現遺漏的工作流程層。技能遵循嚴格的非協商規則:絕不印出機密值,僅展示提供者名稱、功能名稱、檔案路徑和某個金鑰或配置是否存在;偏好 ECC 原生工作流程而非通用的「安裝另一個插件」建議。 技能支援的審計輸入包括儲存庫表面(如 `package.json`、`.mcp.json`、`AGENTS.md`)、環境表面(`.env*` 檔案中的金鑰名稱)、已連接工具表面(已安裝插件、MCP 伺服器、LSP)和 ECC 表面(現有技能、命令、鉤子、代理)。審計過程分為三個階段:清點現有項目、對比官方和已安裝表面,以及將差距轉化為 ECC 決策。最終輸出五個區塊:目前表面、對等性、僅原語差距、缺少的整合和下一步行動推薦。

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

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說明文件

工作區表面審計 是做什麼的?

用於回答「此工作區和機器目前實際上可以做什麼,以及下一步我們應該添加或啟用什麼?」這個問題的唯讀審計技能。

這是 ECC 原生對應於設置審計插件的方案。除非使用者明確要求後續實施,否則不會修改任何檔案。

使用時機

  • 使用者說「設定 Claude Code」、「推薦自動化方案」、「我應該使用哪些插件或 MCP?」或「我缺少什麼?」
  • 在安裝更多技能、鉤子或連接器之前審計機器或儲存庫
  • 比較官方市場插件與 ECC 原生覆蓋範圍
  • 檢查 .env、.mcp.json、插件設定或已連接應用表面,以發現遺漏的工作流程層
  • 決定某項能力應歸類為技能、鉤子、代理、MCP 還是外部連接器

非協商規則

  • 絕不印出機密值。僅展示提供者名稱、功能名稱、檔案路徑以及某個金鑰或配置是否存在。
  • 當 ECC 能夠合理地擁有該表面時,偏好 ECC 原生工作流程,而非通用的「安裝另一個插件」建議。
  • 將外部插件視為基準和靈感來源,而非權威的產品邊界。
  • 清楚區分三件事:
    • 目前已可用
    • 已可用但未被 ECC 良好包裝
    • 不可用且需要新的整合

審計輸入

僅檢查回答問題所需的檔案和設定:

  1. 儲存庫表面
    • package.json、鎖定檔、語言標記、框架設定、README.md
    • .mcp.json、.lsp.json、.claude/settings*.json、.codex/*
    • AGENTS.md、CLAUDE.md、安裝清單、鉤子設定
  2. 環境表面
    • 活動儲存庫和明顯相鄰 ECC 工作區中的 .env* 檔案
    • 僅展示金鑰名稱,例如 STRIPE_API_KEY、TWILIO_AUTH_TOKEN、FAL_KEY
  3. 已連接工具表面
    • 已安裝的插件、已啟用的連接器、MCP 伺服器、LSP 和應用整合
  4. ECC 表面
    • 已經涵蓋該需求的現有技能、命令、鉤子、代理和安裝模組

審計流程

階段一:清點現有項目

產生一份簡潔的清單:

  • 活動的 Harness 目標
  • 已安裝的插件和已連接的應用
  • 已設定的 MCP 伺服器
  • 已設定的 LSP 伺服器
  • 根據金鑰名稱推斷的環境支援服務
  • 已與工作區相關的現有 ECC 技能

如果某個表面僅以「原語」形式存在,請指出。例如:

  • 「Stripe 可通過已連接應用使用,但 ECC 缺少一個計費操作技能」
  • 「Google Drive 已連接,但沒有 ECC 原生的 Google Workspace 操作工作流程」

階段二:對比官方和已安裝表面

將工作區與以下項目進行比較:

  • 與設定、審查、文件、設計或工作流程品質重疊的官方 Claude 插件
  • 在 Claude 或 Codex 中本地安裝的插件
  • 使用者目前已連接的應用表面

不要只列出名稱。對於每個比較,回答以下問題:

  1. 它們實際上做什麼
  2. ECC 是否已經具有對等性
  3. ECC 是否只有原語
  4. ECC 是否完全缺少該工作流程

階段三:將差距轉化為 ECC 決策

對於每個實際差距,推薦正確的 ECC 原生形狀:

差距類型推薦的 ECC 形狀
可重複的操作工作流程技能
自動執行或副作用鉤子
專門的委派角色代理
外部工具橋接MCP 伺服器或連接器
安裝/引導指南設定或審計技能

當需求屬於操作性質而非基礎設施性質時,預設推薦編排現有工具的使用者面向技能。

輸出格式

按此順序返回五個區塊:

  1. 目前表面
    • 現在即可使用的項目
  2. 對等性
    • ECC 已匹配或超越基準的地方
  3. 僅原語差距
    • 工具存在,但 ECC 缺乏乾淨的操作技能
  4. 缺少的整合
    • 尚不可用的能力
  5. 下一步行動(前 3-5 項)
    • 具體的 ECC 原生新增項目,按影響力排序

推薦規則

  • 每個類別最多推薦 1-2 個最高價值的想法。
  • 偏愛具有明確使用者意圖和商業價值的技能:
    • 設定審計
    • 計費/客戶操作
    • 議題/計劃操作
    • Google Workspace 操作
    • 部署/操作控制
  • 如果連接器是公司特定的,僅當它確實可用或對使用者的工作流程明顯有用時才推薦。
  • 如果 ECC 已經有強大的原語,建議建立包裝技能,而不是發明一個全新的子系統。

良好結果

  • 使用者可以立即看到什麼已連接、什麼遺漏,以及 ECC 下一步應擁有什麼。
  • 推薦內容足夠具體,無需再次探索即可在儲存庫中實施。
  • 最終答案圍繞工作流程而非 API 品牌組織。

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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