Menú
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。
Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.
Basado en la clasificación ocupacional SOC
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.
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.
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.
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.
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.
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.
| name | agentic-engineering |
| description | 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。 |
| origin | 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。
15 分単位ルールを適用する：
優先する：
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。
タスクごとに追跡する：
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。
