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통합 알림 운영

GitHub, Linear, 데스크톱 알림, 훅, 연결된 커뮤니케이션 표면 전반에 걸쳐 하나의 ECC 네이티브 워크플로로 알림을 운영합니다. 실제 문제가 알림 라우팅, 중복 제거, 에스컬레이션 또는 받은 편지함 붕괴인 경우 사용하세요.

통합 알림 운영란 무엇인가요?

이 스킬은 분산된 알림 시스템을 하나의 운영자 표면으로 전환하여 심각도, 소유권, 라우팅 및 후속 조치를 명확히 합니다. GitHub, Linear, 로컬 훅, 데스크톱 알림, 채팅 및 이메일을 통합하지만, 다른 제품을 채택하지 않고 ECC 네이티브 오케스트레이션을 선호합니다. 이 스킬은 중복을 최소화하고, 이벤트를 심각도(치명적, 높음, 중간, 낮음)에 따라 분류하며, 디지스트 우선 접근 방식을 기본으로 하고 명시적인 작업 편향 설계를 생성합니다. CI 실패, 검토 요청 및 운영자 이벤트로 인한 알림 과부하나 단편화를 겪는 개발자와 AI 에이전트 사용자에게 가장 적합합니다. 이 스킬은 현재 표면을 인벤토리하고, 중단할 가치가 있는 것을 결정하며(중단, 일괄 처리 또는 기록만), 중복을 제거하고, ECC 네이티브 워크플로(스킬, 훅, 에이전트 또는 MCP)를 설계하며, 알림 병목에 대한 근본 원인 분석을 위한 관련 스킬을 권장합니다.

지원 대상✓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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문서

통합 알림 운영(Unified Notifications Ops)

이 스킬은 실제 문제가 누락된 핑(ping)이 아닐 때 사용하세요. 실제 문제는 파편화된 알림 시스템입니다.

작업은 흩어진 이벤트를 하나의 운영자 표면으로 전환하여 다음을 명확히 하는 것입니다.

  • 명확한 심각도
  • 명확한 소유권
  • 명확한 라우팅
  • 명확한 후속 조치

사용 시기

  • 사용자가 GitHub, Linear, 로컬 훅, 데스크톱 알림, 채팅 또는 이메일 전반에 걸친 통합 알림 레인을 원할 때
  • CI 실패, 검토 요청, 이슈 업데이트 및 운영자 이벤트가 분리된 장소에 도착할 때
  • 현재 설정이 조치 대신 소음을 만들어낼 때
  • 사용자가 중복되는 알림 브랜치나 백로그 제안을 하나의 ECC 네이티브 레인으로 통합하려고 할 때
  • 워크스페이스에 이미 훅, MCP 또는 연결된 도구가 있지만 일관된 알림 정책이 없을 때

선호 표면

이미 존재하는 것에서 시작하세요:

  • GitHub 이슈, PR, 리뷰, 댓글 및 CI
  • Linear 이슈/프로젝트 이동
  • 로컬 훅 이벤트 및 세션 수명 주기 신호
  • 데스크톱 알림 기본 요소
  • 실제로 존재하는 경우 연결된 이메일/채팅 표면

사용자에게 별도의 알림 제품을 채택하라고 말하는 것보다 ECC 네이티브 오케스트레이션을 선호하세요.

절대 타협하지 않는 규칙

  • 토큰, 시크릿, 웹훅 시크릿 또는 내부 식별자를 절대 노출하지 마세요.
  • 다음을 분리하세요:
    • 이벤트 소스
    • 심각도
    • 라우팅 채널
    • 운영자 조치
  • 중단 비용이 불분명할 때는 기본적으로 디지스트 우선으로 하세요.
  • 모든 이벤트를 모든 채널로 전송하지 마세요.
  • 실제 해결책이 더 나은 이슈 분류, 훅 정책 또는 프로젝트 흐름이라면 명시적으로 말하세요.

이벤트 파이프라인

레인을 다음과 같이 처리하세요:

  1. 이벤트 캡처
  2. 긴급도 및 소유자 분류
  3. 올바른 채널로 라우팅
  4. 중복 및 낮은 신호 변화 제거
  5. 다음 운영자 조치 첨부

목표는 더 적고 더 나은 알림입니다.

기본 심각도 모델

클래스예시기본 처리
치명적(Critical)손상된 기본 브랜치 CI, 보안 이슈, 차단된 릴리스, 실패한 배포지금 중단
높음(High)검토 요청, 실패한 PR, 소유자 차단 핸드오프당일 알림
중간(Medium)이슈 상태 변경, 주목할 만한 댓글, 백로그 이동디지스트 또는 대기열
낮음(Low)반복적 성공, 일상적인 변화, 중복된 수명 주기 표시자억제 또는 접기

워크스페이스에 심각도 모델이 없으면 자동화를 제안하기 전에 먼저 구축하세요.

워크플로

1. 현재 표면 인벤토리

다음을 나열하세요:

  • 이벤트 소스
  • 현재 채널
  • 알림을 내보내는 기존 훅/스크립트
  • 동일한 이벤트에 대한 중복 경로
  • 중요한 사항이 표면화되지 않는 무음 실패 사례

ECC가 이미 소유하고 있는 것을 명시하세요.

2. 중단할 가치가 있는 것 결정

각 이벤트 패밀리에 대해 다음 질문에 답하세요:

  • 누가 알아야 합니까?
  • 얼마나 빨리 알아야 합니까?
  • 이것이 중단, 일괄 처리 또는 기록만 해야 합니까?

다음 기본값을 사용하세요:

  • 릴리스, CI, 보안 및 소유자 차단 이벤트의 경우 중단
  • 중간 신호 업데이트의 경우 디지스트
  • 원격 측정 및 낮은 신호 수명 주기 표시자의 경우 기록 전용

3. 채널을 추가하기 전에 중복 제거

다음을 찾으세요:

  • GitHub, Linear 및 로컬 로그에 나타나는 동일한 PR 이벤트
  • 동일한 실패에 대해 반복되는 훅 알림
  • 원시 전달 대신 요약되어야 하는 댓글 또는 상태 변화
  • 더 나은 조치 경로를 추가하지 않으면서 서로를 중복하는 채널

다음을 선호하세요:

  • 하나의 표준 요약
  • 한 명의 소유자
  • 하나의 기본 채널
  • 하나의 대체 경로

4. ECC 네이티브 워크플로 설계

각 실제 알림 필요에 대해 다음을 정의하세요:

  • 소스
  • 게이트
  • 형태: 즉시 알림, 디지스트, 대기열 또는 대시보드 전용
  • 채널
  • 조치

ECC에 이미 기본 요소가 있다면 다음을 선호하세요:

  • 운영자 분류를 위한 스킬
  • 자동 방출/시행을 위한 훅
  • 위임된 분류를 위한 에이전트
  • 실제 브리지가 누락된 경우에만 MCP/커넥터

5. 조치 편향 설계 반환

다음으로 끝내세요:

  • 유지할 것
  • 억제할 것
  • 병합할 것
  • ECC가 다음에 래핑해야 할 것

출력 형식

현재 표면(CURRENT SURFACE)
- 소스
- 채널
- 중복
- 격차

이벤트 모델(EVENT MODEL)
- 치명적
- 높음
- 중간
- 낮음

라우팅 계획(ROUTING PLAN)
- 소스 -> 채널
- 이유
- 운영자 소유자

통합(CONSOLIDATION)
- 억제
- 병합
- 표준 요약

다음 ECC 조치(NEXT ECC MOVE)
- 스킬 / 훅 / 에이전트 / MCP
- 다음에 구축할 정확한 워크플로

권장 규칙

  • 많은 약한 레인보다 하나의 강력한 레인을 선호하세요.
  • 중간 및 낮은 신호 업데이트에는 디지스트를 선호하세요.
  • 신호가 자동으로 방출되어야 할 때는 훅을 선호하세요.
  • 작업이 분류, 라우팅 및 검토 우선 의사 결정일 때는 운영자 스킬을 선호하세요.
  • 근본 원인이 알림보다는 백로그/PR 조정일 때는 project-flow-ops를 선호하세요.
  • 사용자가 먼저 소스 인벤토리가 필요할 때는 workspace-surface-audit을 선호하세요.
  • 데스크톱 알림으로 충분하다면 불필요한 외부 브리지를 만들지 마세요.

좋은 사용 사례

  • "GitHub, Linear 및 로컬 훅 알림이 있지만 단일 운영자 흐름이 없습니다."
  • "CI 실패가 시끄럽고 사람들이 무시합니다."
  • "Claude, OpenCode 및 Codex 표면에 걸친 하나의 알림 정책을 원합니다."
  • "중단되어야 할 것과 디지스트에 들어가야 할 것을 파악하세요."
  • "중복되는 알림 PR 아이디어를 하나의 표준 ECC 레인으로 통합하세요."

관련 스킬

  • workspace-surface-audit
  • project-flow-ops
  • github-ops
  • knowledge-ops
  • 알림 문제가 엔지니어링보다는 청구/고객 운영과 관련된 경우 customer-billing-ops

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.

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