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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、環境表面及工具鏈設置,然後推薦最高價值的 ECC 原生技能、掛鉤、代理與操作者工作流程。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「工作區表面審計」技能旨在透過唯讀掃描來回答「這個工作區和機器目前實際上能做些什麼,以及我們接下來應該添加或啟用什麼?」這個核心問題。它是 ECC 生態系統中對應設定審計插件的原生方案,不會修改任何檔案,除非使用者明確要求後續實作。技能涵蓋四大審計輸入:儲存庫表面(如 package.json、.mcp.json)、環境表面(如 .env 檔案中的金鑰名稱)、連接工具表面(已安裝的插件、MCP 伺服器、LSP 伺服器)以及 ECC 表面(既有的技能、指令、掛鉤與代理)。審計過程分為三個階段:盤點既存資源、對比官方與已安裝表面、將缺口轉化為 ECC 決策。最終輸出五個明確區段:當前表面、對等性、僅有基本元素的缺口、缺失的整合,以及按影響力排序的前 3-5 個下一步行動。該技能適用於 Claude Code 環境,支援設定審計、工作流程推薦與能力盤點等場景。

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

唯讀審計技能,用於回答「這個工作區和機器目前實際上能做些什麼,以及我們接下來應該添加或啟用什麼?」

這是 ECC 原生對應設定審計插件的方案。除非使用者明確要求後續實作,否則不會修改檔案。

使用時機

  • 使用者說「設定 Claude Code」、「推薦自動化」、「我應該使用哪些插件或 MCP?」或「我缺少了什麼?」
  • 在安裝更多技能、掛鉤或連接器之前審計機器或儲存庫
  • 比較官方市集插件與 ECC 原生覆蓋範圍
  • 審查 .env、.mcp.json、插件設定或已連接應用表面,以找出缺失的工作流程層
  • 決定某項功能應該以技能、掛鉤、代理、MCP 還是外部連接器實現

不可協商的規則

  • 絕不印出機密值。僅顯示提供者名稱、功能名稱、檔案路徑,以及金鑰或組態是否存在。
  • 當 ECC 合理擁有該表面時,優先採用 ECC 原生工作流程,而非泛泛的「安裝另一個插件」建議。
  • 將外部插件視為基準與靈感,而非權威的產品邊界。
  • 清楚區分三件事:
    • 目前已經可用的
    • 可用但 ECC 包裝不佳的
    • 不可用且需要新建整合的

審計輸入

僅檢查回答問題所需的檔案與設定:

  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、掛鉤設定
  2. 環境表面
    • 活躍儲存庫及明顯相鄰 ECC 工作區中的 .env* 檔案
    • 僅顯示金鑰名稱,例如 STRIPE_API_KEY、TWILIO_AUTH_TOKEN、FAL_KEY
  3. 連接工具表面
    • 已安裝的插件、已啟用的連接器、MCP 伺服器、LSP 與應用整合
  4. ECC 表面
    • 已涵蓋需求的現有技能、指令、掛鉤、代理與安裝模組

審計流程

第一階段:盤點既存資源

產生一份精簡盤點:

  • 活躍工具鏈目標
  • 已安裝的插件與已連接的應用
  • 已設定的 MCP 伺服器
  • 已設定的 LSP 伺服器
  • 由金鑰名稱推斷的環境後端服務
  • 工作區中已有的相關 ECC 技能

如果某表面僅以基本元素存在,請指出。範例:

  • 「Stripe 可透過已連接應用使用,但 ECC 缺少計費操作者技能」
  • 「Google Drive 已連接,但沒有 ECC 原生的 Google Workspace 操作者工作流程」

第二階段:對比官方與已安裝表面

將工作區與以下項目進行比較:

  • 在設定、審查、文件、設計或工作流程品質方面有重疊的官方 Claude 插件
  • Claude 或 Codex 中本地安裝的插件
  • 使用者目前連接的應用表面

不要只列出名稱。針對每項比較,回答:

  1. 它們實際上做了什麼
  2. ECC 是否已經具有對等性
  3. ECC 是否只有基本元素
  4. ECC 是否完全缺少該工作流程

第三階段:將缺口轉化為 ECC 決策

針對每個實際缺口,推薦正確的 ECC 原生型態:

缺口類型偏好的 ECC 型態
可重複的操作者工作流程技能
自動強制執行或副作用掛鉤
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

當需求是操作性的而非基礎設施層面時,預設採用編排現有工具的使用者面向技能。

輸出格式

按以下順序返回五個區段:

  1. 當前表面
    • 目前立即可用的項目
  2. 對等性
    • ECC 已經匹配或超越基準的地方
  3. 僅有基本元素的缺口
    • 工具存在,但 ECC 缺少乾淨的操作者技能
  4. 缺失的整合
    • 尚不可用的功能
  5. 前 3-5 個下一步行動
    • 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 個最高價值點子。
  • 傾向於具有明顯使用者意圖與商業價值的技能:
    • 設定審計
    • 計費/客戶營運
    • 問題/專案營運
    • Google Workspace 營運
    • 部署/營運控制
  • 如果連接器是公司專用的,僅在它確實可用或對使用者工作流程明顯有幫助時推薦。
  • 如果 ECC 已有強大的基本元素,建議建立封裝技能,而非發明全新的子系統。

良好結果

  • 使用者可以立即看到哪些已連接、哪些缺失,以及 ECC 接下來應擁有什麼。
  • 推薦內容足夠具體,無需另一次探索即可在儲存庫中實作。
  • 最終答案圍繞工作流程組織,而非 API 品牌。

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

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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.

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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.

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.

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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.

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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