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messages-ops

증거 기반 실시간 메시징 워크플로우입니다. 사용자가 문자나 DM을 읽고, 최근 일회용 코드를 찾고, 스레드를 검사한 후 답장하거나, 실제로 확인된 메시지 출처를 증명하려고 할 때 사용하세요.

messages-ops란 무엇인가요?

이 스킬은 ECC(Evidence-Centric Computing) 환경에서 실시간 메시지 검색 작업을 위한 증거 기반 워크플로우를 제공합니다. iMessage, DM, 최근 일회용 코드 조회, 후속 작업 전 스레드 검사 등에 사용됩니다. 이메일 작업과는 구별되며, 필요한 경우 `email-ops`, `connections-optimizer`, `lead-intelligence`, `knowledge-ops` 같은 다른 ECC 스킬과 협력합니다. 작업 시작 전 메시지 출처(로컬 메시지, X/소셜 DM, 브라우저 기반 메시지 표면)를 명확히 식별하고, 검증된 헬퍼나 표준 경로가 있다면 원시 데이터베이스 접근을 피해야 합니다. 또한 인증이나 MFA로 인해 접근이 차단된 경우 정확한 차단 원인을 보고해야 합니다.

지원 대상~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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문서

Messages Ops

실시간 메시지 검색(iMessage, DM, 최근 일회용 코드, 후속 작업 전 스레드 검사) 작업이 주어졌을 때 사용하세요.

이메일 작업이 아닙니다. 작업 표면이 메일함이라면 email-ops를 사용하세요.

스킬 스택

관련 시 다음 ECC 네이티브 스킬을 워크플로우에 포함하세요.

  • email-ops: 메시지 작업이 실제로 메일함 작업인 경우
  • connections-optimizer: DM 스레드가 아웃바운드 네트워크 작업에 속하는 경우
  • lead-intelligence: 실시간 스레드가 타겟팅이나 웜패스 아웃리치에 정보를 제공해야 하는 경우
  • knowledge-ops: 스레드 내용을 지속적인 컨텍스트로 캡처해야 하는 경우

사용 시기

  • 사용자가 "메시지 읽어줘", "문자 확인", "DM 확인", "코드 찾아줘"라고 말할 때
  • 작업이 실시간 스레드나 로컬 메시지 표면에 전달된 최근 코드에 의존할 때
  • 사용자가 검사된 출처나 스레드에 대한 증명을 원할 때

가드레일

  • 먼저 출처를 확인하세요:
    • 로컬 메시지
    • X / 소셜 DM
    • 다른 브라우저 기반 메시지 표면
  • 출처를 명시하지 않고 스레드를 확인했다고 주장하지 마세요
  • 체크된 헬퍼나 표준 경로가 존재한다면 원시 데이터베이스 접근을 즉석에서 하지 마세요
  • 인증이나 MFA로 표면이 차단된 경우 정확한 차단 원인을 보고하세요

워크플로우

1. 정확한 스레드 확인

다른 작업을 하기 전에 다음을 결정하세요:

  • 메시지 표면
  • 발신자 / 수신자 / 서비스
  • 시간 범위
  • 작업이 검색, 검사, 답장 준비 중 어떤 것인지

2. 초안 작성 전 읽기

작업이 아웃바운드 후속 작업으로 이어질 수 있는 경우:

  • 최신 수신 메시지를 읽으세요
  • 열린 루프를 식별하세요
  • 그런 다음 필요한 경우 올바른 아웃바운드 스킬로 넘기세요

3. 코드는 집중 검색 작업으로 처리

일회용 코드의 경우:

  • 먼저 최근 로컬 메시지 창을 검색하세요
  • 가능하면 서비스나 발신자별로 범위를 좁히세요
  • 코드를 찾거나 집중 검색이 완료되면 멈추세요

4. 정확한 증거 보고

반환:

  • 사용된 출처
  • 가능한 경우 스레드 또는 발신자
  • 시간 범위
  • 정확한 상태:
    • 읽음
    • 코드-찾음
    • 차단됨
    • 답장 초안 대기 중

출력 형식

SOURCE
- 메시지 표면
- 발신자 / 스레드 / 서비스

RESULT
- 메시지 요약 또는 코드
- 시간 범위

STATUS
- 읽음 / 코드-찾음 / 차단됨 / 답장 초안 대기 중

함정

  • 메일함 작업과 DM/문자 작업을 혼동하지 마세요
  • 출처를 명시하지 않고 검색을 주장하지 마세요
  • 요청이 최근 코드 조회일 때 광범위한 검색에 시간을 낭비하지 마세요
  • 차단 원인을 표면화하지 않고 차단된 인증 경로를 계속 재시도하지 마세요

검증

  • 응답에 메시지 출처가 명시되어 있어야 함
  • 응답에 발신자, 서비스, 스레드 또는 명확한 차단 원인이 포함되어 있어야 함
  • 최종 상태가 명시적이고 경계가 명확해야 함

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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