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自動化審計運維

以證據為先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問題之前了解哪些任務、鉤子、連接器、MCP 伺服器或包裝程式正在運行、故障、冗餘或遺失時使用。

自動化審計運維 是什麼?

自動化審計運維是一個專門用於盤點和評估自動化工具與整合當前健康狀況的技能。其主要目標是在進行任何修改之前,先建立以證據為基礎的庫存清單。此技能會將每個自動化項目分類為已配置、已驗證、陳舊或故障等狀態,並識別重疊、缺失功能或活躍故障等問題。它支援的平台包括本地回購鉤子、GitHub Actions、MCP 伺服器、連接器、包裝程式及應用整合。最終輸出是一組明確的建議:保留、合併、刪除或下一步修復。透過強制執行嚴格的證據鏈,例如引用檔案路徑、工作流程執行記錄或失敗日誌等措施,此技能可防止使用者根據記憶或過時的配置做出假設。它在 ECC 生態系統內運作,並能與其他技能協作,如 workspace-surface-audit 用於庫存盤點,或 knowledge-ops 用於協調上下文,從而提供可靠、可行的自動化生態系統審計。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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、哪些任務故障、哪裡存在重疊,或哪些工具和整合實際上正在執行有用工作時,請使用此技能。

這是一個以審計為優先的操作技能。其任務是在重寫任何內容之前,產出一份以證據為基礎的庫存清單,以及一套保留/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 原生技能拉入工作流程中:

  • workspace-surface-audit:用於連接器、MCP、鉤子和應用庫存盤點
  • knowledge-ops:當審計需要協調即時回購真相與持久上下文時
  • github-ops:當答案取決於 CI、排程工作流程、問題或 PR 自動化時
  • ecc-tools-cost-audit:當實際問題在於兄弟應用回購中的 webhook 扇出、佇列任務或帳單消耗時
  • 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」、「哪些正在運行」、「哪些故障」或「哪些重疊」
  • 任務涵蓋 cron 任務、GitHub Actions、本地鉤子、MCP 伺服器、連接器、包裝程式或應用整合
  • 使用者想知道哪些內容已從其他代理系統移植,以及哪些仍需要在 ECC 內部重建
  • 工作區已累積多種方式來完成同一件事,使用者希望有一個標準路徑

規範

  • 從唯讀開始,除非使用者明確要求修復
  • 區分以下類別:
    • 已配置
    • 已驗證
    • 最近驗證
    • 陳舊或故障
    • 完全遺失
  • 不要僅因為某個技能或配置檔案提及某個工具,就聲稱其正在運行
  • 在證據表格存在之前,不要合併或刪除重疊的表面

工作流程

1. 盤點實際表面

在理論推測之前,先讀取當前的即時表面:

  • 回購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
  • 連接器或應用支援的整合
  • 包裝程式腳本和回購特定的自動化入口點

按表面分組:

  • 本地運行時
  • 回購 CI / 自動化
  • 連接的外部系統
  • 訊息 / 通知
  • 帳單 / 客戶運營
  • 研究 / 監控

2. 根據即時狀態分類每個項目

對於每個發現的自動化項目,標記:

  • 已配置
  • 已驗證
  • 最近驗證
  • 陳舊或故障
  • 遺失

然後分類問題類型:

  • 活躍故障
  • 驗證中斷
  • 狀態陳舊
  • 重疊或冗餘
  • 缺失功能

3. 追溯證據路徑

用具體來源支持每一個重要聲明:

  • 檔案路徑
  • 工作流程執行
  • 鉤子日誌
  • 配置條目
  • 近期命令輸出
  • 確切失敗特徵

如果當前狀態不明確,請直接說明,而不是假裝審計已完成。

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,返回一個呼叫:

  • keep(保留)
  • merge(合併)
  • cut(刪除)
  • fix next(下一步修復)

其價值在於將雜亂的自動化收縮為一條標準的 ECC 路徑,而非保留每一條歷史路徑。

輸出格式

CURRENT SURFACE(當前表面)
- 自動化
- 來源
- 即時狀態
- 證據

FINDINGS(發現)
- 活躍故障
- 重疊
- 狀態陳舊
- 缺失功能

RECOMMENDATION(建議)
- keep(保留)
- merge(合併)
- cut(刪除)
- fix next(下一步修復)

NEXT ECC MOVE(下一步 ECC 行動)
- 要強化的確切技能 / 鉤子 / 工作流程 / 應用路徑

陷阱

  • 當可以讀取即時庫存時,不要憑記憶回答
  • 不要將「存在於配置中」視為「正在運作」
  • 在指出故障的高信號路徑之前,不要修復低價值的冗餘
  • 如果使用者首先要求的是庫存盤點,不要將任務擴大為回購重寫

驗證

  • 重要聲明引用即時證據路徑
  • 每個發現的自動化項目都標記了明確的即時狀態類別
  • 最終建議區分 keep(保留)/ merge(合併)/ cut(刪除)/ fix next(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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

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gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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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.

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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.

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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.

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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.

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