Communitygithub.com

統合通知オペレーション

GitHub、Linear、デスクトップアラート、フック、接続されたコミュニケーションサーフェス全体で通知をECCネイティブワークフローとして運用します。本当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、または受信箱の整理である場合に使用します。

統合通知オペレーション とは?

このスキルは、異なるツールやチャネルに分散した通知を統合し、オペレーター向けの一貫した管理サーフェスを提供します。GitHub、Linear、デスクトップアラート、ローカルフック、メールやチャットなどの外部チャネルからのイベントを、重大度、所有者、ルーティング、アクションの明確な構造で整理します。ECCのネイティブ機能(スキル、フック、エージェント、MCP)を優先して、ノイズを削減し、重複を排除し、重要な通知に集中できる環境を構築します。特に、CIパイプライン、コードレビュー、プロジェクト管理のイベントで発生する通知の断片化を解消するのに役立ち、ユーザーが受信箱を整理し、インパクトのあるアクションに注力できるようになります。

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

統合通知オペレーション は何をしますか?

このスキルは、本当の問題が欠落したピン(通知)ではなく、断片化された通知システムである場合に使用します。

役割は、散在するイベントを1つのオペレーターサーフェスに変換することです。

  • 明確な重大度
  • 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

使用すべき場合

  • ユーザーがGitHub、Linear、ローカルフック、デスクトップアラート、チャット、メールを横断する統合通知レーンを望んでいる
  • CI障害、レビューリクエスト、課題更新、オペレーターイベントが、互いに接続されていない場所に届いている
  • 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
  • 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と考えている
  • ワークスペースにすでにフック、MCP、または接続ツールが存在するが、一貫した通知ポリシーがない

優先するサーフェス

既存のものから始めます:

  • GitHubの課題、PR、レビュー、コメント、CI
  • Linearの課題/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信号
  • デスクトップ通知プリミティブ
  • 接続されたメール/チャットサーフェス(実際に存在する場合)

ユーザーに別の通知製品を導入するよう指示するよりも、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公開しない
  • 以下の要素を分離する:
    • イベントソース
    • 重大度
    • ルーティングチャネル
    • オペレーターアクション
  • 割り込みコストが不明確な場合は、デフォルトでダイジェスト優先にする
  • 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
  • 本当の修正がより良い課題トリアージ、フックポリシー、またはプロジェクトフローである場合は、その旨を明示する

イベントパイプライン

レーンを次のように扱います:

  1. イベントをキャプチャする
  2. 緊急度と所有者を分類する
  3. 正しいチャネルにルーティングする
  4. 重複と低信号の変動を集約する
  5. 次のオペレーターアクションを添付する

目標は、より少なく、より良い通知です。

デフォルトの重大度モデル

クラス例デフォルトの処理
CriticalデフォルトブランチのCI破損、セキュリティ問題、リリースブロック、デプロイ失敗今すぐ割り込み
Highレビューリクエスト、失敗PR、所有者ブロックのハンドオフ同日アラート
Medium課題の状態変更、注目のコメント、バックログの移動ダイジェストまたはキュー
Low繰り返しの成功、ルーチンの変動、冗長なライフサイクルマーカー抑制または折り畳み

ワークスペースに重大度モデルがない場合は、自動化を提案する前に構築します。

ワークフロー

1. 現在のサーフェスを棚卸しする

リストアップ:

  • イベントソース
  • 現在のチャネル
  • アラートを発行する既存のフック/スクリプト
  • 同じイベントの重複パス
  • 重要なもの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指摘します。

2. 割り込みに値するものを決定する

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?
  • どのくらい早く知る必要があるか?
  • これは割り込み、バッチ、またはログのみにするべきか?

以下のデフォルトを使用します:

  • リリース、CI、セキュリティ、所有者ブロックイベントは割り込み
  • 中程度の信号の更新はダイジェスト
  • テレメトリーと低信号の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排除する

以下を探します:

  • 同じPRイベントがGitHub、Linear、ローカルログに現れている
  • 同じ障害に対して繰り返しフック通知が送られている
  • コメントやステータスの変動が、そのまま転送されるのではなく要約されるべき場合
  • 互いに重複し、より良いアクションパスを提供していないチャネル

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する

各本当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、または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、以下を優先します:

  • オペレーターのトリアージ用スキル
  • 自動発行/強制用フック
  • 委任された分類用エージェント
  • 実際のブリッジが不足している場合のみMCP/コネクタ

5. アクション指向の設計を返す

次の内容で締めくくります:

  • 何を保持するか
  • 何を抑制するか
  • 何をマージするか
  • ECCが次にラップすべきもの

出力形式

CURRENT SURFACE
- ソース
- チャネル
- 重複
- ギャップ

EVENT MODEL
- critical
- high
- medium
- low

ROUTING PLAN
- ソース -> チャネル
- 理由
- オペレーター所有者

CONSOLIDATION
- 抑制
- マージ
- 正規の要約

NEXT ECC MOVE
- 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

  • 多くの弱いレーンよりも1つの強いレーンを優先する
  • 中程度および低信号の更新にはダイジェストを優先する
  • 信号が自動的に発行されるべき場合はフックを優先する
  • 作業がトリアージ、ルーティング、レビュー優先の意思決定である場合はオペレータースキルを優先する
  • 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
  • ユーザーが最初にソースの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

有効なユースケース

  • 「GitHub、Linear、ローカルフックアラートがあるが、単一のオペレーターフローがない」
  • 「CI障害がノイズまみれで、誰も無視している」
  • 「Claude、OpenCode、Codexサーフェス全体で1つの通知ポリシーが欲しい」
  • 「何が割り込みに値し、何がダイジェストに入るべきかを判断してほしい」
  • 「重複した通知PRのアイデアを1つの正規のECCレーンに統合してほしい」

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/顧客運用に関する場合)

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/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.

関連スキル