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messages-ops

Flujo de trabajo de mensajería en vivo con evidencia para ECC. Úsalo cuando el usuario quiera leer textos o DMs, recuperar un código de un solo uso reciente, inspeccionar un hilo antes de responder o demostrar qué fuente de mensajes se verificó realmente.

¿Qué es messages-ops?

Este skill está diseñado para la recuperación de mensajes en vivo en ECC, como iMessage, DMs, códigos de un solo uso recientes o inspección de hilos antes de un seguimiento. No debe usarse para tareas de correo electrónico; para eso existe `email-ops`. El skill define un flujo de trabajo riguroso que comienza resolviendo exactamente la fuente del mensaje y el hilo, luego lee antes de redactar respuestas, maneja códigos como una tarea de recuperación enfocada y finaliza reportando evidencia precisa, incluyendo la fuente, el hilo, la ventana de tiempo y el estado exacto (leído, código encontrado, bloqueado, esperando borrador de respuesta). Es útil para situaciones donde el usuario pide leer mensajes, verificar textos, buscar en DMs o localizar un código, y requiere nombrar explícitamente la fuente inspeccionada. Se apoya en skills complementarios como `connections-optimizer`, `lead-intelligence` y `knowledge-ops` cuando el hilo está vinculado a trabajo de red, inteligencia de prospectos o captura de contexto duradero. Las salvaguardas impiden afirmar que se revisó un hilo sin nombrar la fuente, improvisar acceso a bases de datos sin caminos estándar, o quedarse atascado en autenticación sin reportar el bloqueo.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/messages-ops

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Documentación

Messages Ops

Úsalo cuando la tarea sea recuperación de mensajes en vivo: iMessage, DMs, códigos de un solo uso recientes o inspección de hilos antes de un seguimiento.

Esto no es trabajo de correo. Si la superficie dominante es un buzón, usa email-ops.

Pila de Habilidades

Incorpora estos skills nativos de ECC al flujo de trabajo cuando sea relevante:

  • email-ops cuando la tarea de mensaje sea realmente trabajo de buzón
  • connections-optimizer cuando el hilo de DM pertenezca a trabajo de red saliente
  • lead-intelligence cuando el hilo en vivo deba informar la segmentación o el contacto en ruta cálida
  • knowledge-ops cuando los contenidos del hilo deban capturarse en contexto duradero

Cuándo Usarlo

  • el usuario dice "lee mis mensajes", "revisa los textos", "mira en DMs" o "encuentra el código"
  • la tarea depende de un hilo en vivo o de un código reciente entregado a una superficie de mensajería local
  • el usuario quiere prueba de qué fuente o hilo fue inspeccionado

Salvaguardas

  • resuelve la fuente primero:
    • mensajes locales
    • X / DM social
    • otra superficie de mensajes anclada al navegador
  • no afirmes que se revisó un hilo sin nombrar la fuente
  • no improvises acceso directo a base de datos si existe un helper verificado o una ruta estándar
  • si la autenticación o MFA bloquea la superficie, reporta el bloqueador exacto

Flujo de Trabajo

1. Resuelve el hilo exacto

Antes de hacer cualquier otra cosa, establece:

  • superficie de mensajes
  • remitente / destinatario / servicio
  • ventana de tiempo
  • si la tarea es recuperación, inspección o preparación para una respuesta

2. Lee antes de redactar

Si la tarea puede convertirse en un seguimiento saliente:

  • lee el mensaje entrante más reciente
  • identifica el bucle abierto
  • luego pasa la tarea a la habilidad saliente correcta si es necesario

3. Maneja los códigos como una tarea de recuperación enfocada

Para códigos de un solo uso:

  • busca primero en la ventana de mensajes locales reciente
  • acota por servicio o remitente cuando sea posible
  • detente una vez que se encuentre el código o se agote la búsqueda enfocada

4. Reporta evidencia exacta

Devuelve:

  • fuente utilizada
  • hilo o remitente cuando sea posible
  • ventana de tiempo
  • estado exacto:
    • leído
    • código encontrado
    • bloqueado
    • esperando borrador de respuesta

Formato de Salida

FUENTE
- superficie de mensajes
- remitente / hilo / servicio

RESULTADO
- resumen del mensaje o código
- ventana de tiempo

ESTADO
- leído / código encontrado / bloqueado / esperando borrador de respuesta

Errores Comunes

  • no mezclar trabajo de buzón y trabajo de DM/texto
  • no afirmar recuperación sin nombrar la fuente
  • no perder tiempo en búsquedas amplias cuando la solicitud es una búsqueda de código reciente
  • no seguir reintentando una ruta de autenticación bloqueada sin informar el bloqueo

Verificación

  • la respuesta nombra la fuente de mensajes
  • la respuesta incluye un remitente, servicio, hilo o un bloqueador claro
  • el estado final es explícito y acotado

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

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.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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