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Automation audit ops

Skill mturac/everything-openai-codex/docs/ja-JP/skills/automation-audit-ops

EOC: open-source operating system for OpenAI Codex workflows with agents, skills, hooks, rules, memory, safety gates, and cross-harness adapters.

Install
npx -y skills add mturac/everything-openai-codex --skill automation-audit-ops

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

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。

SKILL.md

5.7 KB, ~2.0k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

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

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

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