docs/ja-JP/skills/automation-audit-ops/SKILL.md
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。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code automation-audit-opsInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
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。
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理論化する前に現在のライブサーフェースを読む:
サーフェスごとにグループ化:
表面化されたすべての自動化について、マーク:
次に、問題タイプを分類します:
すべての重要なクレームを具体的なソースで支える:
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。
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:
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。
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
development
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.