Best fit
- ECC用の証拠ベースの自動化インベントリとオーバーラップ監査ワークフロー。ユーザーがどのジョブ、フック、コネクタ、MCPサーバー、またはラッパーがライブか、壊れているか、冗長であるか、修正前に不足しているかを知りたい場合に使用します。
affaan-m/ECC
automation-audit-ops
ECC用の証拠ベースの自動化インベントリとオーバーラップ監査ワークフロー。ユーザーがどのジョブ、フック、コネクタ、MCPサーバー、またはラッパーがライブか、壊れているか、冗長であるか、修正前に不足しているかを知りたい場合に使用します。
62Collecting
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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/automation-audit-ops"Automated source guide
Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
Turn automation-audit-ops's source instructions into a guide you can follow
According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: ユーザーがどの自動化がライブであるか、どのジョブが壊れているか、どこにオーバーラップが存在するか、またはどのツール検およびコネクタが実際に有用な作業をしているかについて尋ねるときに使用します。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/automation-audit-ops"Bring this context
- A concrete task that matches the documented purpose of automation-audit-ops.
- 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 automation-audit-ops 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 automation-audit-ops through these 5 source sections
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
スキルスタック
関連するときにこれらのECC固有のスキルをワークフローに取り込みます：
workspace-surface-audit コネクタ、MCP、フック、およびアプリインベントリ用knowledge-ops 監査がライブリポ真実と耐久性のあるコンテキストを調和させる必要がある場合github-ops 答えがCI、スケジュール済みワークフロー、問題、またはPR自動化に依存する場合
使用時期
ユーザーが「どの自動化があるか」、「ライブのか」、「壊れているのか」、「何がオーバーラップするか」と尋ねる
ユーザーが「どの自動化があるか」、「ライブのか」、「壊れているのか」、「何がオーバーラップするか」と尋ねるタスクはcrondジョブ、GitHub Actions、ローカルフック、MCPサーバー、コネクタ、ラッパー、またはアプリ統合にまたがるユーザーが別のエージェントシステムからポートされたものを知りたい、そしてECC内で何がまだ再構築される必要があるか
ガードレール
ユーザーが明示的に修正を求めない限り、読み取り専用で開始
ユーザーが明示的に修正を求めない限り、読み取り専用で開始分離：構成済み
ワークフロー
すべての重要なクレームを具体的なソースで支える：
リポフックとローカルフックスクリプトGitHub Actionsとスケジュール済みワークフローMCPコンフィグと有効なサーバー
1. 実際のサーフェースをインベントリする
リポフックとローカルフックスクリプト
リポフックとローカルフックスクリプトGitHub Actionsとスケジュール済みワークフローMCPコンフィグと有効なサーバー
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 automation-audit-ops 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 automation-audit-ops source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “スキルスタック”, “使用時期”, “ガードレール”, “ワークフロー”, “1. 実際のサーフェースをインベントリする”. 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 automation-audit-ops 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 “スキルスタック” has been checked.
The source section “使用時期” has been checked.
The source section “ガードレール” has been checked.
The source section “ワークフロー” 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
automation-audit-ops
Evidence-first automation inventory and overlap audit workflow for ECC. Use when the user wants to know which jobs, hooks, connectors, MCP servers, or wrappers are live, broken, redundant, or missing before fixing anything.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailautomation-audit-ops
面向ECC的以证据为先的自动化清单与重叠审计工作流。当用户希望在修复任何内容之前了解哪些作业、钩子、连接器、MCP服务器或包装器是活跃的、损坏的、冗余的或缺失时使用。
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detaildesign-review
Use when the user says "review the design", "check the UI", or wants a comprehensive UI/UX review. Uses a 7-phase methodology covering interaction, responsiveness, accessibility, and more.
A separate implementation from event4u-app/agent-config; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
What does automation-audit-ops do?
ユーザーがどの自動化がライブであるか、どのジョブが壊れているか、どこにオーバーラップが存在するか、またはどのツール検およびコネクタが実際に有用な作業をしているかについて尋ねるときに使用します。
How do I start using automation-audit-ops?
The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/automation-audit-ops". 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
62/100
Source repository last pushed
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Documentation23/30
Specificity7/25
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.
automation-audit-ops by affaan-m
Evidence-first automation inventory and overlap audit workflow for ECC. Use when the user wants to know which jobs, hooks, connectors, MCP servers, or wrappers are live, broken, redundant, or missing before fixing anything.
automation-audit-ops by affaan-m
面向ECC的以证据为先的自动化清单与重叠审计工作流。当用户希望在修复任何内容之前了解哪些作业、钩子、连接器、MCP服务器或包装器是活跃的、损坏的、冗余的或缺失时使用。
design-review by event4u-app
Use when the user says "review the design", "check the UI", or wants a comprehensive UI/UX review. Uses a 7-phase methodology covering interaction, responsiveness, accessibility, and more.
dask by k-dense-ai
Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.
medchem by k-dense-ai
Medicinal chemistry filters for compound triage. Apply drug-likeness rules (Lipinski, Veber, CNS), structural alert catalogs (PAINS, NIBR, ChEMBL), complexity metrics, and the medchem query language for library filtering.
View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min
自動化監査オペレーション
ユーザーがどの自動化がライブであるか、どのジョブが壊れているか、どこにオーバーラップが存在するか、またはどのツール検およびコネクタが実際に有用な作業をしているかについて尋ねるときに使用します。
これは監査優先のオペレータスキルです。ジョブは、何かを書き直す前に、証拠に裏付けられたインベントリと保持/マージ/カット/修正次の推奨セットを生成することです。
スキルスタック
関連するときにこれらのECC固有のスキルをワークフローに取り込みます：
workspace-surface-auditコネクタ、MCP、フック、およびアプリインベントリ用knowledge-ops監査がライブリポ真実と耐久性のあるコンテキストを調和させる必要がある場合github-ops答えがCI、スケジュール済みワークフロー、問題、またはPR自動化に依存する場合ecc-tools-cost-audit実際の問題がWebhookファンアウト、キュー済みジョブ、または兄弟アプリリポの請求バーンである場合research-opsローカルインベントリを現在のプラットフォームサポートまたは公開ドキュメントと比較する必要がある場合verification-loop仮定された回復に依存する代わりに、修正後の状態を証明するため
使用時期
- ユーザーが「どの自動化があるか」、「ライブのか」、「壊れているのか」、「何がオーバーラップするか」と尋ねる
- タスクはcrondジョブ、GitHub Actions、ローカルフック、MCPサーバー、コネクタ、ラッパー、またはアプリ統合にまたがる
- ユーザーが別のエージェントシステムからポートされたものを知りたい、そしてECC内で何がまだ再構築される必要があるか
- ワークスペースが同じことをする複数の方法を蓄積し、ユーザーが1つの正規レーンを望む
ガードレール
- ユーザーが明示的に修正を求めない限り、読み取り専用で開始
- 分離：
- 構成済み
- 認証済み
- 最近検証済み
- 古いまたは壊れている
- 完全に不足している
- スキルまたはコンフィグが参照しているだけという理由で、ツールがライブであると主張しないでください
- 証拠テーブルが存在するまで、オーバーラップするサーフェースをマージまたは削除しないでください
ワークフロー
1. 実際のサーフェースをインベントリする
理論化する前に現在のライブサーフェースを読む：
- リポフックとローカルフックスクリプト
- GitHub Actionsとスケジュール済みワークフロー
- MCPコンフィグと有効なサーバー
- コネクタまたはアプリに支持された統合
- ラッパースクリプトとリポ固有の自動化エントリポイント
サーフェスごとにグループ化：
- ローカルランタイム
- リポCI/自動化
- 接続された外部システム
- メッセージング/通知
- 請求/顧客オペレーション
- 研究/監視
2. 各項目をライブ状態で分類する
表面化されたすべての自動化について、マーク：
- 構成済み
- 認証済み
- 最近検証済み
- 古いまたは壊れている
- 不足している
次に、問題タイプを分類します：
- アクティブなブレークエージ
- 認証停止
- 古い状態
- オーバーラップまたは冗長性
- 不足している機能
3. 証拠パスを追跡する
すべての重要なクレームを具体的なソースで支える：
- ファイルパス
- ワークフロー実行
- フックログ
- コンフィグエントリ
- 最近のコマンド出力
- 正確な障害署名
現在の状態が曖昧な場合は、監査が完了していると装うのではなく、直接言ってください。
4. 保持/マージ/カット/修正次で終了
オーバーラップするまたは疑わしいサーフェスごとに、1つのコールを返します：
- keep
- merge
- cut
- fix next
値はノイズの多い自動化を1つの正規ECCレーンに折りたたむことであり、すべての履歴パスを保存することではありません。
出力形式
CURRENT SURFACE
- automation
- source
- live state
- proof
FINDINGS
- active breakage
- overlap
- stale status
- missing capability
RECOMMENDATION
- keep
- merge
- cut
- fix next
NEXT ECC MOVE
- exact skill / hook / workflow / app lane to strengthen
落とし穴
- ライブインベントリが読み取れるときは、メモリから答えないでください
- 「構成に存在」を「機能している」として扱わない
- 壊れた高信号パスに名前を付ける前に、低価値の冗長性を修正しないでください
- ユーザーがインベントリを最初に要求した場合、タスクをリポ書き直しに広げないでください
検証
- 重要なクレームはライブ証拠パスを引用
- 表面化されたすべての自動化は、明確なライブ状態カテゴリでラベル付けされている
- 最終的な推奨事項は、保持/マージ/カット/修正次を区別
- Source repo
- affaan-m/ECC
- Skill path
- docs/ja-JP/skills/automation-audit-ops/SKILL.md
- Commit SHA
- 4e973d3eaf92
- Repository license
- MIT
- Data collected