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メッセージオペレーション

証拠を優先するライブメッセージングワークフロー(ECC用)。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回復したい、返信前にスレッドを確認したい、実際にどのメッセージソースを確認したかを証明したい場合に使用します。

メッセージオペレーション とは?

このスキルは、iMessageや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確認など、ライブメッセージの取得タスクに特化しています。メール作業ではなく、明確にメッセージング面に焦点を当てたワークフローを提供します。ECCネイティブの他のスキル(email-ops、connections-optimizer、lead-intelligence、knowledge-ops)と連携して、メッセージタスクを適切に処理します。 主なワークフローは、正確なスレッドの特定、送信前の受信メッセージの確認、ワンタイムコードの集中検索、そして使用したソースやステータス(読了、コード発見、ブロック中、返信下書き待ち)を含む正確な証拠の報告です。 ガードレールとしては、最初にソース(ローカルメッセージ、ソーシャルDM、ブラウザ経由のメッセージ面など)を明確にし、ソースを明示せずにスレッド確認を主張しないこと、標準パスが存在する場合は生のデータベースアクセスを避けること、認証やMFAでブロックされた場合は正確なブロッカーを報告することが挙げられます。 このスキルは、Claude CodeやCursor、CodexなどのAIエージェントが、メッセージ取得タスクにおいて証拠ベースで透明性の高い動作を行うために設計されています。

対応~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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ドキュメント

Messages Ops (メッセージオペレーション)

ライブメッセージの取得(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確認)が必要な場合に使用します。

これはメール作業ではありません。主な作業対象がメールボックスである場合は、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んでください。

  • email-ops:メッセージタスクが実際にはメールボックス作業である場合
  • connections-optimizer:DMスレッドが対外ネットワーク作業に属する場合
  • lead-intelligence:ライブスレッドがターゲティングやウォームパスアウトリーチに役立つ場合
  • 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

使用するタイミング

  • 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」「コードを探して」と言った場合
  • タスクがライブスレッドやローカルメッセージ面に配信された最近のコードに依存する場合
  • ユーザーがどのソースまたはスレッドを確認したかの証拠を必要とする場合

ガードレール

  • まずソースを特定する:
    • ローカルメッセージ
    • X(旧Twitter)/ ソーシャルDM
    • その他のブラウザ経由のメッセージ面
  • ソースを明示せずにスレッドを確認したと主張しない
  • 確認済みのヘルパーや標準パスが存在する場合は、生のデータベースアクセスを即興で行わない
  • 認証またはMFAが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

作業を始める前に、以下を確定します:

  • メッセージ面
  • 送信者 / 受信者 / サービス
  • 時間枠
  • タスクが取得、確認、または返信の準備のいずれか

2. 作成前に読む

タスクが対外向けのフォローアップに発展す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
  • その後、必要に応じて適切な送信スキルに引き継ぐ

3. コードを集中的な取得タスクとして扱う

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 (read)
    • コード発見 (code-found)
    • ブロック中 (blocked)
    • 返信下書き待ち (awaiting reply draft)

出力形式

SOURCE
- メッセージ面
- 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
- read / code-found / blocked / awaiting reply draft

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
  • 依頼が最近のコード検索である場合、広範な検索に時間を費やさない
  • ブロッカーを表面化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

  • 応答にメッセージソースが明示されている
  • 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明確である

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/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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