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unified-notifications-ops

通知を1つのECCネイティブワークフローとして統合します。GitHub、Linear、デスクトップ通知、フック、接続されたコミュニケーションサーフェスを横断して運用します。真の問題がアラートのルーティング、重複排除、エスカレーション、受信箱の整理にある場合に使用します。

unified-notifications-ops とは?

Unified Notifications Opsは、断片化された通知システムを1つの統合された運用サーフェスに変換するAIエージェントスキルです。GitHub、Linear、ローカルフック、デスクトップ通知、メール、チャットなど、複数のソースからのイベントをキャプチャし、重要度と所有者に基づいて分類し、適切なチャネルにルーティングし、重複やノイズを抑制します。このスキルは、Claude Code、Cursor、Codex、OpenCodeなどのECC(Agentic Coding Client)プラットフォーム向けに設計されており、外部の通知プロダクトに依存する代わりに、ECCネイティブのオーケストレーションを優先します。主な機能には、イベントパイプラインの構築(キャプチャ→分類→ルーティング→統合→アクション付加)、デフォルトの重要度モデル(Critical/High/Medium/Low)、重複排除ルール、およびアクションバイアス設計の出力フォーマットが含まれます。ワークフローは、現在のサーフェスの棚卸し、割り込み価値の判断、重複の統合、ECCネイティブワークフローの設計、アクションバイアス設計の出力の5ステップで構成されます。

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

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ドキュメント

Unified Notifications Ops(統合通知運用)

このスキルは、真の問題が通知の欠落ではなく、断片化された通知システムそのものである場合に使用します。

仕事は、散在するイベントを1つの運用サーフェスに変えることです。

  • 明確な重要度
  • 明確な所有者
  • 明確なルーティング
  • 明確なフォローアップアクション

使用すべき場面

  • ユーザーがGitHub、Linear、ローカルフック、デスクトップ通知、チャット、メールにわたる統合通知レーンを求めている場合
  • CI障害、レビューリクエスト、イシュー更新、運用イベントがバラバラの場所に届いている場合
  • 現在の設定がアクションではなくノイズを生み出している場合
  • ユーザーが重複する通知ブランチやバックログ提案を1つのECCネイティブレーンに統合したい場合
  • ワークスペースにすでにフック、MCP、接続ツールがあるが、首尾一貫した通知ポリシーがない場合

優先すべきサーフェス

すでに存在するものから始めます。

  • GitHubのイシュー、PR、レビュー、コメント、CI
  • Linearのイシュー/プロジェクトの移動
  • ローカルフックイベントとセッションライフサイクルシグナル
  • デスクトップ通知プリミティブ
  • 実際に存在するメール/チャットサーフェス

ユーザーに別の通知プロダクトを導入するよう促すよりも、ECCネイティブのオーケストレーションを優先します。

絶対ルール

  • トークン、シークレット、Webhookシークレット、内部識別子を決して露出しない
  • 以下を分離する:
    • イベントソース
    • 重要度
    • ルーティングチャネル
    • 運用アクション
  • 割り込みコストが不明な場合は、デフォルトでダイジェストファーストにする
  • すべてのイベントをすべてのチャネルにファンアウトしない
  • 真の修正がイシュートリアージ、フックポリシー、プロジェクトフローである場合は、それを明示的に伝える

イベントパイプライン

このレーンを次のように扱います。

  1. キャプチャ:イベントを取得
  2. 分類:緊急度と所有者を分類
  3. ルーティング:正しいチャネルにルーティング
  4. 統合:重複と低シグナルの変化を統合
  5. 付加:次の運用アクションを付加

目標は、より少なく、より良い通知です。

デフォルト重要度モデル

クラス例デフォルト処理
CriticalデフォルトブランチCIの破損、セキュリティイシュー、リリースブロック、デプロイ失敗即時割り込み
Highレビューリクエスト、失敗PR、所有者ブロッキングハンドオフ当日アラート
Mediumイシューステータス変更、重要なコメント、バックログの動きダイジェストまたはキュー
Low繰り返し成功、ルーティンの変化、冗長なライフサイクルマーカー抑制または折りたたみ

ワークスペースに重要度モデルがない場合は、自動化を提案する前にモデルを構築します。

ワークフロー

1. 現在のサーフェスを棚卸し

以下をリスト化します。

  • イベントソース
  • 現在のチャネル
  • アラートを発する既存のフック/スクリプト
  • 同じイベントへの重複パス
  • 重要なことが表面化されていないサイレント障害ケース

ECCがすでに所有しているものを明確にします。

2. 割り込みに値するものを決定

各イベントファミリーについて、以下に答えます。

  • 誰が知る必要があるか?
  • どれだけ早く知る必要があるか?
  • これは割り込むべきか、バッチすべきか、ログに記録すべきか?

次のデフォルトを使用します。

  • リリース、CI、セキュリティ、所有者ブロッキングイベントは割り込み
  • 中程度のシグナル更新はダイジェスト
  • テレメトリーと低シグナルライフサイクルマーカーはログのみ

3. チャネルを追加する前に重複を統合

以下を確認します。

  • 同じPRイベントがGitHub、Linear、ローカルログに表示されていないか
  • 同じ障害に対して繰り返しフック通知が送られていないか
  • そのまま転送するのではなく、要約すべきコメントやステータスの変化
  • より良いアクションパスを追加せずに互いに重複しているチャネル

以下を優先します。

  • 1つの正規の要約
  • 1人の所有者
  • 1つのプライマリチャネル
  • 1つのフォールバックパス

4. ECCネイティブワークフローを設計

各実際の通知ニーズに対して、以下を定義します。

  • ソース
  • ゲート
  • 形状:即時アラート、ダイジェスト、キュー、ダッシュボードのみ
  • チャネル
  • アクション

ECCがすでにプリミティブを持っている場合は、以下を優先します。

  • オペレータトリアージ用のスキル
  • 自動出力/実行用のフック
  • 委任された分類用のエージェント
  • 実際のブリッジが不足している場合のみMCP/コネクタ

5. アクション重視の設計を出力

以下で締めくくります。

  • 何を保持するか
  • 何を抑制するか
  • 何を統合するか
  • ECCが次にラップすべきこと

出力形式

現在のサーフェス
- ソース
- チャネル
- 重複
- ギャップ

イベントモデル
- critical
- high
- medium
- low

ルーティング計画
- ソース -> チャネル
- 理由
- 運用所有者

統合
- 抑制
- 統合
- 正規の要約

次のECCの動き
- スキル / フック / エージェント / MCP
- 次に構築する正確なワークフロー

推奨ルール

  • 複数の弱いレーンよりも1つの強いレーンを優先する
  • 中程度および低シグナルの更新にはダイジェストを優先する
  • シグナルが自動で発せられるべき場合はフックを優先する
  • トリアージ、ルーティング、レビューファーストの意思決定が作業である場合はオペレータスキルを優先する
  • 根本原因がアラートではなくバックログ/PR調整である場合はproject-flow-opsを優先する
  • ユーザーがまずソース棚卸しを必要とする場合はworkspace-surface-auditを優先する
  • デスクトップ通知で十分な場合は、不要な外部ブリッジを発明しない

適したユースケース

  • 「GitHub、Linear、ローカルフックアラートがあるが、単一のオペレータフローがない」
  • 「CI障害がうるさく、誰も無視している」
  • 「Claude、OpenCode、Codexのサーフェスにまたがる1つの通知ポリシーを設定したい」
  • 「何が割り込むべきか、何がダイジェストに入るべきかを判断する」
  • 「重複する通知PRのアイデアを1つの正規のECCレーンに統合する」

関連スキル

  • workspace-surface-audit
  • project-flow-ops
  • github-ops
  • knowledge-ops
  • customer-billing-ops(通知の問題がエンジニアリングではなく、請求/顧客運用の場合)

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