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ecc-recipes

將描述的工作流程對應到正確的 ECC 指令群組,包含執行順序與停止條件,並瀏覽所有指令群組的配方系列。在平面指令目錄之上增添系列分組、執行順序與停止條件。僅供建議。當使用者詢問某個工作該用哪些指令、哪個指令群組可以執行某項工作、顯示 ECC 配方、列出 ECC 管線,或如何使用 ECC 執行工作流程時觸發。當使用者要求直接執行任務、想要單一指令的深入文件(使用 ecc-guide),或希望改寫草稿提示(使用 prompt-optimizer)時,請勿觸發。

ecc-recipes 是什麼?

ecc-recipes 是一項專為 AI 代理(如 Claude Code、Cursor、Codex)設計的技能,其目標是將使用者描述的工作流程,自動對應到 ECC 指令目錄中最合適的指令群組,並提供建議的執行順序與停止條件。它填補了兩個既有技能之間的缺口:一個是僅列出指令的平面目錄(ecc-guide),另一個是將任務匹配到單一提示而非多指令流程的提示優化器(prompt-optimizer)。 此技能的核心原則是從當前檔案中即時讀取指令列表,而非依賴硬編碼的記憶,以確保內容與實際可用的指令集保持同步。它支援 ECC 生態系統中的多種平台與配置。 其運作方式分為兩種模式:在「目錄模式」下,它會顯示所有指令群組及其分類、成員數量與典型執行順序;在「匹配模式」下,它會根據使用者提供的流程描述,選出最適合的 1-2 個系列,並輸出精確的指令序列、停止條件以及相關文件的讀取路徑。此技能僅提供建議,不會實際執行任何指令。

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

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說明文件

ECC Recipes

一個入口點,用於回答「哪一組 ECC 斜線指令可以執行我的工作流程?執行順序為何?何時該停止?」同時也可瀏覽所有指令群組的配方系列。

填補兩個既有技能之間的缺口:

  • ecc-guide — 列出指令及其文件位置,但內容是平面目錄。
  • prompt-optimizer — 將任務匹配到元件,但輸出的是單一提示,而非包含執行順序與停止條件的多指令群組。

此技能新增了:系列分組 + 執行順序 + 停止條件。

何時觸發

  • 「執行 <工作流程> 應該用哪一組指令?」
  • 「建構 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,無論是否附帶描述。

請勿使用的情況

  • 使用者希望立即執行任務 — 應引導至實際指令,而非描述它。
  • 使用者需要單一指令的深入文件 — 請使用 ecc-guide。
  • 使用者希望改寫草稿提示 — 請使用 prompt-optimizer。

核心原則

從目前檔案中回答問題,而非依賴記憶。 指令集會變更;切勿將指令數量或成員列表寫死。每次執行時讀取即時的 commands/ 目錄,然後將其分類至各系列。

即時讀取

解析指令目錄(取第一個存在的路徑),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 "找不到 ECC 指令目錄。"; return 1; }
find "$CMD_DIR" -maxdepth 1 -name '*.md' -exec basename {} .md \; | sort

如果存在 manifests/install-*.json 檔案,可選讀以獲得更豐富的分組資訊。以最少的讀取次數為原則。

系列分類(依前綴)

根據指令名稱的前綴進行分組;手動對應已知的獨立指令。系列是即時推導得出的 — 下表為分類規則,而非固定的列表。

系列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-*;由該指令自行管理內部階段
multi-*多模型工作流程multi-plan 接著 multi-execute 再審查(或 multi-workflow 端到端)
prp-*PRD → 規劃 → 實作 → PR 流程prp-prd 接著 prp-plan 接著 prp-implement 接著 prp-commit 接著 prp-pr
epic-*大型多單元史詩,可並行epic-decompose 接著 epic-claim 接著 epic-validate 接著 epic-review 接著 epic-unblock 接著 epic-sync 接著 epic-publish
loop-*受管理的自主循環與監控loop-start <pattern> 接著使用 loop-status 進行監控
gan-*生成器與評估器循環gan-build(程式碼)或 gan-design(UI);自我循環
*-build / *-review / *-test各語言的 CI 三元組<lang>-test(TDD)接著 <lang>-build(修正)接著 <lang>-review
hookify-*行為鉤子管理hookify 接著 hookify-list 接著 hookify-configure
learn / instinct-* / evolve / promote / prune持續學習learn 接著 instinct-status 接著 evolve 接著 promote
獨立指令santa-loop, plan, plan-prd, pr, code-review, checkpoint 等獨立使用或作為群組之間的膠水

任何不符合前綴規則的指令 → 將其列在獨立指令下,附上一行說明。

運作方式

1. 從 CMD_DIR 即時讀取指令名稱。
2. 依前綴及獨立指令對應表將其分類至各系列。
3. 若有提供工作流程描述 → 進入匹配模式。
   若無 → 進入目錄模式。
4. 僅供建議:輸出規劃。絕不執行匹配到的指令。

目錄模式(無描述)

輸出系列表格:每個系列、成員數量、成員列表、一行含義、典型執行順序。最後顯示指令總數,並提示使用者描述工作流程以取得匹配的配方。

匹配模式(有描述)

  1. 用一句話重新陳述工作流程。
  2. 選出最佳的一至二個系列;每個系列各用一行說明原因。
  3. 執行順序區塊 — 匹配系列的精確指令序列。
  4. 停止條件 — 始終明確說明(最大執行次數、完成訊號、審查通過或一次性執行)。對於自主循環,需警告訂閱額度消耗,並建議設定反饋約束上限。
  5. 閱讀文件 — commands/<name>.md 路徑及 /ecc-guide <name>。

輸出範本(匹配模式)

工作流程:<一句話重新陳述>

最佳匹配:<系列> — <原因>
(備選:<系列> — <原因>)

執行順序:
  /<cmd1>   # 作業
  /<cmd2>   # 作業
  /<cmd3>   # 作業
  停止條件:<條件>
  警告(僅限自主循環):無上限的循環會消耗訂閱額度/點數 —
  請為完成訊號加上最大迭代次數或最大成本的反饋約束。

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

範例

目錄: /ecc-recipes → 輸出系列表格及總數。

匹配: /ecc-recipes 先規劃整個應用,然後自動建構並進行對抗式審查直至完成 → 最佳匹配:loop-*(自主)包裝 gan-* 或 santa-loop(對抗式)。執行順序:plan-prd 接著 loop-start rfc-dag --mode safe 然後監控 loop-status;停止條件:所有單元連續通過審查 N 次(加上最大迭代次數的反饋約束以限制消耗)。

匹配: /ecc-recipes 修復我的 Go 服務中的一個錯誤 → 最佳匹配:orch-fix-defect(重現、修復、審查、提交)。備選:go-test 接著 go-build 接著 go-review。停止條件:回歸測試通過且審查通過。

非目標

  • 不是執行器 — 僅供建議。
  • 不是單一指令的深入文件 — 那是 ecc-guide 的職責。
  • 不是提示改寫 — 那是 prompt-optimizer 的職責。
  • 絕不將指令數量或成員列表寫死 — 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/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.

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.

affaan-m/everything-claude-code

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

affaan-m/everything-claude-code-conventions

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

affaan-m/frontend-design

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.

affaan-m/gget

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.

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.

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