affaan-m/ECC

ai-first-engineering

Use it for engineering tasks; the detail page covers purpose, installation, and practical steps.

49Collecting
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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/zh-CN/skills/ai-first-engineering"
Source profileDocumentationCatalog only

Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026

Limited to facts supported by the pinned source

What the pinned source establishes about ai-first-engineering

在为由人工智能辅助代码生成的团队设计流程、评审和架构时,使用此技能。

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/zh-CN/skills/ai-first-engineering"
Check the pinned source

The pinned source contains about 3 English words and 5 usable sections. That evidence supports a source profile, not a complete guide.

3 source words · 5 usable sections

What the source actually contains

3 verifiable source sections for ai-first-engineering

Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.

01

流程转变

1. 规划质量比打字速度更重要。 2. 评估覆盖率比主观信心更重要。 3. 评审重点从语法转向系统行为。

SKILL.md · 流程转变
规划质量比打字速度更重要。评估覆盖率比主观信心更重要。评审重点从语法转向系统行为。
02

架构要求

明确的边界 稳定的契约 类型化的接口 确定性的测试

SKILL.md · 架构要求
明确的边界稳定的契约类型化的接口

Choose a different workflow

When another Skill is the better fit

FAQ

How do I install ai-first-engineering?

The source record exposes this install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/zh-CN/skills/ai-first-engineering". Inspect the command and pinned source before running it.

Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
49/100
Source repository last pushed

Quality breakdown

Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.

49/100
Documentation9/30
Specificity8/25
Maintenance20/20
Trust signals12/25
View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min

人工智能优先工程

在为由人工智能辅助代码生成的团队设计流程、评审和架构时,使用此技能。

流程转变

  1. 规划质量比打字速度更重要。
  2. 评估覆盖率比主观信心更重要。
  3. 评审重点从语法转向系统行为。

架构要求

优先选择对智能体友好的架构:

  • 明确的边界
  • 稳定的契约
  • 类型化的接口
  • 确定性的测试

避免隐含的行为分散在隐藏的惯例中。

人工智能优先团队中的代码评审

评审关注:

  • 行为回归
  • 安全假设
  • 数据完整性
  • 故障处理
  • 发布安全性

尽量减少花在已由自动化覆盖的风格问题上的时间。

招聘和评估信号

强大的人工智能优先工程师:

  • 能清晰地分解模糊的工作
  • 定义可衡量的验收标准
  • 生成高价值的提示和评估
  • 在交付压力下执行风险控制

测试标准

提高生成代码的测试标准:

  • 对涉及的领域要求回归测试覆盖率
  • 明确的边界情况断言
  • 接口边界的集成检查
Source repo
affaan-m/ECC
Skill path
docs/zh-CN/skills/ai-first-engineering/SKILL.md
Commit SHA
4e973d3eaf92
Repository license
MIT
Data collected