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Nachrichten-Ops

Evidenzbasierter Live-Messaging-Workflow für ECC. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer Textnachrichten oder DMs lesen, einen kürzlich erhaltenen Einmalcode wiederherstellen, einen Thread vor dem Antworten überprüfen oder nachweisen möchte, welche Nachrichtenquelle tatsächlich geprüft wurde.

Was ist Nachrichten-Ops?

Dieser Skill, Messages Ops, ist ein spezialisierter Workflow für das Abrufen und Verifizieren von Live-Nachrichten (iMessage, DMs, Einmalcodes) im ECC-Kontext. Er stellt sicher, dass die Nachrichtenquelle klar identifiziert wird, bevor eine Aktion durchgeführt wird, und vermeidet Verwechslungen mit E-Mail-Workflows (dafür ist `email-ops` zuständig). Der Skill deckt den gesamten Ablauf ab: von der Auflösung des genauen Threads über das Lesen eingehender Nachrichten (insbesondere vor dem Verfassen einer Antwort) bis hin zur fokussierten Suche nach Einmalcodes. Die Ausgabe erfolgt in einem strukturierten Format, das die Quelle, das Ergebnis und den genauen Status (gelesen, Code gefunden, blockiert, wartet auf Antwortentwurf) enthält, um maximale Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben, die eine Überprüfung einer Live-Nachrichtenabhängigkeit erfordern, wie das Abrufen von Anmeldecodes oder das Vorbereiten einer informierten Antwort in sozialen DMs.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/messages-ops
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Dokumentation

Messages Ops

Verwenden Sie dies, wenn die Aufgabe das Abrufen von Live-Nachrichten ist: iMessage, DMs, kürzliche Einmalcodes oder Thread-Inspektion vor einer Weiterverarbeitung.

Dies ist keine E-Mail-Arbeit. Wenn die dominante Oberfläche ein Postfach ist, verwenden Sie email-ops.

Skill-Stack

Ziehen Sie diese ECC-nativen Skills bei Bedarf in den Workflow ein:

  • email-ops, wenn die Nachrichtenaufgabe tatsächlich Postfacharbeit ist
  • connections-optimizer, wenn der DM-Thread zu ausgehender Netzwerkarbeit gehört
  • lead-intelligence, wenn der Live-Thread die Zielauswahl oder Warm-Path-Kontaktaufnahme informieren soll
  • knowledge-ops, wenn die Thread-Inhalte in dauerhaften Kontext aufgenommen werden müssen

Wann zu verwenden

  • Der Benutzer sagt "Lies meine Nachrichten", "Überprüfe Texte", "Schau in die DMs" oder "Finde den Code"
  • Die Aufgabe hängt von einem Live-Thread oder einem kürzlichen Code ab, der an eine lokale Nachrichtenoberfläche geliefert wurde
  • Der Benutzer möchte einen Nachweis darüber, welche Quelle oder welcher Thread überprüft wurde

Schutzmaßnahmen

  • Klären Sie zuerst die Quelle:
    • lokale Nachrichten
    • X / soziale DM
    • eine andere browsergesteuerte Nachrichtenoberfläche
  • Behaupten Sie nicht, ein Thread sei überprüft worden, ohne die Quelle zu nennen
  • Improvisieren Sie keinen direkten Datenbankzugriff, wenn es einen geprüften Helfer oder Standardpfad gibt
  • Wenn Authentifizierung oder MFA die Oberfläche blockiert, melden Sie den genauen Blockierungsgrund

Workflow

1. Lösen Sie den genauen Thread auf

Klären Sie vor allem anderen:

  • Nachrichtenoberfläche
  • Absender / Empfänger / Dienst
  • Zeitfenster
  • Ob die Aufgabe das Abrufen, die Inspektion oder die Vorbereitung einer Antwort ist

2. Lesen Sie, bevor Sie entwerfen

Wenn die Aufgabe zu einer ausgehenden Weiterverfolgung führen könnte:

  • Lesen Sie die neueste eingehende Nachricht
  • Identifizieren Sie die offene Schleife
  • Übergeben Sie dann ggf. an den richtigen ausgehenden Skill

3. Behandeln Sie Codes als fokussierte Abrufaufgabe

Für Einmalcodes:

  • Durchsuchen Sie zuerst das aktuelle lokale Nachrichtenfenster
  • Schränken Sie nach Möglichkeit auf Dienst oder Absender ein
  • Stoppen Sie, sobald der Code gefunden ist oder die fokussierte Suche erschöpft ist

4. Melden Sie exakte Beweise

Geben Sie zurück:

  • Verwendete Quelle
  • Thread oder Absender, wenn möglich
  • Zeitfenster
  • Exakter Status:
    • gelesen
    • Code-gefunden
    • blockiert
    • wartet auf Antwortentwurf

Ausgabeformat

QUELLE
- Nachrichtenoberfläche
- Absender / Thread / Dienst

ERGEBNIS
- Nachrichtenzusammenfassung oder Code
- Zeitfenster

STATUS
- gelesen / Code-gefunden / blockiert / wartet auf Antwortentwurf

Fallstricke

  • Vermischen Sie nicht Postfacharbeit mit DM/Textarbeit
  • Behaupten Sie keinen Abruf, ohne die Quelle zu nennen
  • Verschwenden Sie keine Zeit mit breiten Suchen, wenn die Anfrage die Suche nach einem aktuellen Code ist
  • Wiederholen Sie keinen blockierten Authentifizierungspfad, ohne den Blockierungsgrund zu melden

Verifikation

  • Die Antwort nennt die Nachrichtenquelle
  • Die Antwort enthält einen Absender, Dienst, Thread oder einen klaren Blockierungsgrund
  • Der Endstatus ist explizit und abgeschlossen

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳：このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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