Communitygithub.com

messages-ops

証拠優先のライブメッセージングワークフロー(ECC対応)。ユーザーがテキストやDMを読みたい、最近のワンタイムコードを確認したい、返信前にスレッドを調査したい、または実際に確認したメッセージソースを証明したい場合に使用します。

messages-ops とは?

このスキルは、ライブメッセージ(iMessage、DM、最近のワンタイムコード、フォローアップ前のスレッド調査)の取得タスクに特化しています。メールボックス作業(email-ops)とは明確に区別されており、メッセージソースの特定、スレッドの読み取り、証拠の報告を効率的に行います。ECCネイティブスキルと連携し、必要に応じてconnections-optimizer(アウトバウンドDM)やlead-intelligence(ターゲティング情報)などと組み合わせて使用します。ワークフローは、ソースの特定、スレッドの読み取り(返信前)、ワンタイムコードの検索、正確な証拠の報告(ソース、スレッド、時間枠、ステータス)の4ステップで構成されます。出力は`SOURCE`、`RESULT`、`STATUS`の形式で構造化され、ブロッカーが発生した場合はその理由を明示する必要があります。

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

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

Messages Ops

ライブメッセージの取得タスク(iMessage、DM、最近のワンタイムコード、フォローアップ前のスレッド調査)に使用します。

これはメール作業ではありません。主要な画面がメールボックスの場合は、email-ops を使用してください。

スキルスタック

必要に応じて、以下のECCネイティブスキルをワークフローに取り込みます。

  • email-ops : メッセージタスクが実際にメールボックス作業の場合
  • connections-optimizer : DMスレッドがアウトバウンドネットワーク作業に属する場合
  • lead-intelligence : ライブスレッドの内容をターゲティングやウォームパスアウトリーチに活用する場合
  • knowledge-ops : スレッドの内容を永続的なコンテキストに取り込む必要がある場合

使用タイミング

  • ユーザーが「メッセージを読んで」「テキストを確認して」「DMを見て」「コードを見つけて」と言った場合
  • タスクがライブスレッドまたはローカルメッセージ画面に配信された最近のコードに依存している場合
  • ユーザーがどのソースまたはスレッドを調査したかの証明を求めている場合

ガードレール

  • 最初にソースを特定する:
    • ローカルメッセージ
    • X / ソーシャルDM
    • その他のブラウザゲート方式のメッセージ画面
  • ソースを明示せずにスレッドを確認したと主張しない
  • チェック済みのヘルパーや標準パスが存在する場合、生のデータベースアクセスを即興で行わない
  • 認証やMFAが画面をブロックしている場合は、正確なブロッカーを報告する

ワークフロー

1. 正確なスレッドを特定する

他の作業を行う前に、以下を確定します。

  • メッセージ画面
  • 送信者 / 受信者 / サービス
  • 時間枠
  • タスクが取得、調査、または返信準備のいずれか

2. 作成前に読む

タスクがアウトバウンドのフォローアップにつながる可能性がある場合:

  • 最新の受信メッセージを読む
  • 未解決のループを特定する
  • 必要に応じて、適切なアウトバウンドスキルに引き継ぐ

3. コードを集中的な取得タスクとして処理する

ワンタイムコードの場合:

  • 最初に最近のローカルメッセージウィンドウを検索する
  • 可能な場合はサービスまたは送信者で絞り込む
  • コードが見つかるか、集中的な検索が尽きたら停止する

4. 正確な証拠を報告する

以下を返します。

  • 使用したソース
  • 可能な場合はスレッドまたは送信者
  • 時間枠
  • 正確なステータス:
    • 読了
    • コード発見
    • ブロック中
    • 返信ドラフト待ち

出力形式

SOURCE
- メッセージ画面
- 送信者 / スレッド / サービス

RESULT
- メッセージの要約またはコード
- 時間枠

STATUS
- 読了 / コード発見 / ブロック中 / 返信ドラフト待ち

落とし穴

  • メールボックス作業とDM/テキスト作業を混同しない
  • ソースを明示せずに取得を主張しない
  • 最近のコード検索が依頼されている場合、広範な検索に時間を費やさない
  • ブロッカーを明らかにせずに、ブロックされた認証パスを再試行し続けない

検証

  • 応答でメッセージソースを明示している
  • 応答に送信者、サービス、スレッド、または明確なブロッカーが含まれている
  • 最終状態が明示的かつ限定されている

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.

関連スキル