Best fit
- 評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。
affaan-m/ECC
agentic-engineering
評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。
56Collecting
See how to use itView GitHub source
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/agentic-engineering"Automated source guide
Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
Turn agentic-engineering's source instructions into a guide you can follow
According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/agentic-engineering"Bring this context
- A concrete task that matches the documented purpose of agentic-engineering.
- The files, examples, or context the task depends on.
- Your constraints, target environment, and definition of done.
Expected outputs
- A result that follows the pinned agentic-engineering instructions.
- A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
- A final check against the source workflow and relevant permission signals.
Key source sections
Read agentic-engineering through these 5 source sections
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
動作原則
1. 実行前に完了基準を定義する。 2. 作業をエージェントサイズの単位に分解する。 3. タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。 4. 評価とリグレッションチェックで測定する。
実行前に完了基準を定義する。作業をエージェントサイズの単位に分解する。タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。
評価ファーストループ
1. 能力評価とリグレッション評価を定義する。 2. ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。 3. 実装を実行する。 4. 評価を再実行し、デルタを比較する。
能力評価とリグレッション評価を定義する。ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。実装を実行する。
タスク分解
15 分単位ルールを適用する： - 各単位は独立して検証可能であるべき - 各単位は単一の主要なリスクを持つべき - 各単位は明確な完了条件を持つべき
各単位は独立して検証可能であるべき各単位は単一の主要なリスクを持つべき各単位は明確な完了条件を持つべき
モデルルーティング
Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集
Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集Sonnet: 実装とリファクタリングOpus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変条件
セッション戦略
密接に結合した単位にはセッションを継続する。
密接に結合した単位にはセッションを継続する。主要なフェーズ移行後は新しいセッションを開始する。アクティブなデバッグ中ではなく、マイルストーン完了後にコンパクト化する。
SkillSignal prompt templates
Provide the task, context, and acceptance criteria
These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.
Task-start prompt
Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.
Use agentic-engineering to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.
Source-guided execution
Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.
Apply the pinned agentic-engineering source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “動作原則”, “評価ファーストループ”, “タスク分解”, “モデルルーティング”, “セッション戦略”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].
Result-review prompt
Check omissions, permissions, and source drift before delivery.
Review the current agentic-engineering result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.
Output checklist
Verify each item before delivery
The task matches the purpose documented in the SKILL.md.
The source section “動作原則” has been checked.
The source section “評価ファーストループ” has been checked.
The source section “タスク分解” has been checked.
The source section “モデルルーティング” has been checked.
Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.
Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.
Any file, command, network, or data action has been reviewed.
Choose a different workflow
When another Skill is the better fit
agentic-engineering
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailagentic-engineering
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailagentic-engineering
作为代理工程师，采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
What does agentic-engineering do?
AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。
How do I start using agentic-engineering?
The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/agentic-engineering". Inspect the command and pinned source before running it.
Which Agent platforms does it declare?
No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.
Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
56/100
Source repository last pushed
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Documentation13/30
Specificity11/25
Maintenance20/20
Trust signals12/25
Compare before choosing
Related Agent Skills and source variants
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
agentic-engineering by affaan-m
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.
agentic-engineering by affaan-m
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
agentic-engineering by affaan-m
作为代理工程师，采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。
ab-testing by coreyhaines31
When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program
design-intelligence by event4u-app
Grounded design brief from the adopted corpus — style, WCAG-checked color tokens, typography, layout pattern, anti-patterns. Use on ui-design-brief or any which-style/palette/font/chart decision.
View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min
エージェニックエンジニアリング
AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。
動作原則
- 実行前に完了基準を定義する。
- 作業をエージェントサイズの単位に分解する。
- タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。
- 評価とリグレッションチェックで測定する。
評価ファーストループ
- 能力評価とリグレッション評価を定義する。
- ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。
- 実装を実行する。
- 評価を再実行し、デルタを比較する。
タスク分解
15 分単位ルールを適用する：
- 各単位は独立して検証可能であるべき
- 各単位は単一の主要なリスクを持つべき
- 各単位は明確な完了条件を持つべき
モデルルーティング
- Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集
- Sonnet: 実装とリファクタリング
- Opus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変条件
セッション戦略
- 密接に結合した単位にはセッションを継続する。
- 主要なフェーズ移行後は新しいセッションを開始する。
- アクティブなデバッグ中ではなく、マイルストーン完了後にコンパクト化する。
AI 生成コードのレビューフォーカス
優先する：
- 不変条件とエッジケース
- エラー境界
- セキュリティと認証の前提
- 隠れた結合とロールアウトリスク
自動フォーマット/lint がスタイルを既に強制している場合、スタイルのみの不一致にレビューサイクルを無駄にしない。
コスト規律
タスクごとに追跡する：
- モデル
- トークン推定値
- リトライ数
- ウォールクロック時間
- 成功/失敗
低いティアが明確な推論のギャップで失敗した場合のみ、モデルティアをエスカレーションする。
- Source repo
- affaan-m/ECC
- Skill path
- docs/ja-JP/skills/agentic-engineering/SKILL.md
- Commit SHA
- 4e973d3eaf92
- Repository license
- MIT
- Data collected