ECC 是一个面向 Agent 驱动开发的 harness 原生操作系统。它远不止是一套配置文件——而是一个完整的系统：包含 Skills（技能）、Instincts（本能）、Memory Optimization（记忆优化）、Continuous Learning（持续学习）、Security Scanning（安全扫描）和 Research-First Development（研究优先开发）。经过 10 个多月的高强度日常使用和真实产品构建打磨而成。

ECC 跨 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Gemini、Zed、GitHub Copilot 等主流 AI 编程 harness 工作。当前最新版本为 v2.0.0-rc.1。

核心特性
1. Skills 技能系统（主工作流界面）
249 个技能覆盖后端模式、前端开发、文章写作、市场研究、安全扫描、持续学习、TDD 工作流、数据库迁移、API 设计、部署模式等几乎所有开发场景。技能可直接调用、自动建议、跨 Agent 复用。

2. 63 个专业 Agent
包括 planner（规划）、architect（架构）、code-reviewer（代码审查）、security-reviewer（安全审查）、tdd-guide（测试驱动开发）、build-error-resolver（构建错误解决）、e2e-runner（端到端测试）、refactor-cleaner（重构清理）、harness-optimizer（配置优化），以及各语言专属的 reviewer 和 build-resolver（C++、Go、Python、Java、Kotlin、Rust、TypeScript 等）。

3. Hooks 事件驱动自动化
8 种以上事件类型（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SessionStart、SessionEnd 等），支持运行时控制：ECC_HOOK_PROFILE=minimal|standard|strict 和 ECC_DISABLED_HOOKS 变量。

4. Rules 规则系统
多语言规则架构：common/ + typescript/ + python/ + golang/ + swift/ + php/ + arkts/，涵盖编码风格、Git 工作流、测试标准、安全要求、Agent 委托策略等。按需安装。

5. 持续学习 v2
Instinct-based learning（基于本能的学习系统）：自动从会话中提取模式、信心评分、导入/导出、进化聚合成技能。支持 /instinct-status、/evolve、/prune 等命令。

6. AgentShield 安全审计
1282 个测试、98% 覆盖率、102 条静态分析规则。扫描 CLAUDE.md、settings.json、MCP 配置、hooks、agent 定义和 skills。支持红队/蓝队/审计三 Agent 管线（--opus 模式）。

7. 跨平台与跨 Harness 支持
Claude Code：完整插件支持（63 agents、249 skills、79 commands、hooks、rules）
Codex CLI：AGENTS.md 适配 + 原生 format 技能
Cursor：DRY 适配器模式复用 Claude Code hook 脚本
OpenCode：12 agents、35 commands、37 skills、20+ event types
GitHub Copilot：指令层适配（copilot-instructions.md + 6 prompt files）
支持 Windows、macOS、Linux

8. 高级工作流
Token 优化：模型选择、系统提示瘦身、智能压缩策略
记忆持久化：跨会话自动保存/加载上下文
多模型协作：/multi-plan、/multi-execute、/multi-workflow
子 Agent 编排：上下文问题解决、迭代检索模式
验证循环：Checkpoint vs 持续评估、grader 类型、pass@k 指标
仪表盘 GUI：Tkinter 桌面应用，支持暗/亮主题切换

GitHub：
-m/ECC