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messages-ops

Workflow de messagerie en direct, axé sur les preuves, pour ECC. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite lire des textos ou des DM, récupérer un code unique récent, inspecter un fil de discussion avant de répondre, ou prouver quelle source de message a réellement été vérifiée.

Qu'est-ce que messages-ops ?

Ce skill, nommé 'Messages Ops', est un workflow spécialisé pour les agents IA conçu pour la récupération de messages en direct, notamment iMessage, les DM sur les réseaux sociaux, les codes uniques récents (one-time codes), et l'inspection de fils de discussion avant une réponse. Il permet de prouver quelle source de messages a été consultée, offrant ainsi une traçabilité et une fiabilité accrues. Le skill prend en charge l'ECC (Email Composition Center) et peut être intégré à d'autres skills natifs comme email-ops, connections-optimizer, lead-intelligence, et knowledge-ops. Son fonctionnement commence par la résolution de la source exacte du message (locale, X/social DM, etc.), suit avec la lecture avant toute rédaction de réponse, gère les codes uniques comme une tâche de récupération ciblée, et exige un rapport d'évidence complet incluant la source, le fil de discussion, la fenêtre temporelle, et le statut exact. Les garde-fous empêchent de confondre les tâches de messagerie avec les boîtes mail, d'affirmer une récupération sans nommer la source, ou de gaspiller du temps sur des recherches larges lorsque la demande est un code récent.

Compatible avec~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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Documentation

Messages Ops

À utiliser lorsque la tâche concerne la récupération de messages en direct : iMessage, DM, codes uniques récents, ou inspection d'un fil de discussion avant un suivi.

Il ne s'agit pas d'un travail de messagerie électronique. Si la surface dominante est une boîte aux lettres, utilisez email-ops.

Pile de compétences

Intégrez ces compétences natives ECC dans le workflow si nécessaire :

  • email-ops lorsque la tâche de messagerie est réellement un travail de boîte aux lettres
  • connections-optimizer lorsque le fil DM appartient à un travail de réseau sortant
  • lead-intelligence lorsque le fil en direct doit informer le ciblage ou la sensibilisation à chaud
  • knowledge-ops lorsque le contenu du fil doit être capturé dans un contexte durable

Quand l'utiliser

  • l'utilisateur dit "lis mes messages", "vérifie les textos", "regarde dans les DM" ou "trouve le code"
  • la tâche dépend d'un fil en direct ou d'un code récent livré sur une surface de messagerie locale
  • l'utilisateur souhaite une preuve de la source ou du fil qui a été inspecté

Garde-fous

  • résolvez d'abord la source :
    • messages locaux
    • DM X / réseaux sociaux
    • autre surface de messagerie verrouillée par navigateur
  • n'affirmez pas qu'un fil a été vérifié sans nommer la source
  • n'improvisez pas un accès brut à une base de données si une aide vérifiée ou un chemin standard existe
  • si l'authentification ou le MFA bloque la surface, signalez le bloqueur exact

Workflow

1. Résolvez le fil exact

Avant toute autre action, déterminez :

  • surface de messagerie
  • expéditeur / destinataire / service
  • fenêtre temporelle
  • si la tâche est une récupération, une inspection ou une préparation pour une réponse

2. Lisez avant de rédiger

Si la tâche peut se transformer en un suivi sortant :

  • lisez le dernier message entrant
  • identifiez la boucle ouverte
  • puis transmettez à la compétence sortante appropriée si nécessaire

3. Gérez les codes comme une tâche de récupération ciblée

Pour les codes uniques :

  • recherchez d'abord la fenêtre de messages locaux récents
  • affinez par service ou expéditeur lorsque possible
  • arrêtez-vous une fois le code trouvé ou la recherche ciblée épuisée

4. Rapportez les preuves exactes

Retournez :

  • source utilisée
  • fil ou expéditeur lorsque possible
  • fenêtre temporelle
  • statut exact :
    • lu
    • code-trouvé
    • bloqué
    • en attente de projet de réponse

Format de sortie

SOURCE
- surface de messagerie
- expéditeur / fil / service

RÉSULTAT
- résumé du message ou code
- fenêtre temporelle

STATUT
- lu / code-trouvé / bloqué / en attente de projet de réponse

Pièges

  • ne mélangez pas le travail de boîte mail et le travail de DM/textos
  • n'affirmez pas une récupération sans nommer la source
  • ne perdez pas de temps sur des recherches larges lorsque la demande est une recherche de code récent
  • ne continuez pas à réessayer un chemin d'authentification bloqué sans signaler le bloqueur

Vérification

  • la réponse nomme la source du message
  • la réponse inclut un expéditeur, un service, un fil ou un bloqueur clair
  • l'état final est explicite et délimité

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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