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messages-ops

Fluxo de trabalho de mensagens ao vivo com foco em evidências para ECC. Use quando o usuário quiser ler textos ou DMs, recuperar um código de uso único recente, inspecionar um thread antes de responder ou comprovar qual fonte de mensagem foi realmente verificada.

O que é messages-ops?

Este skill é projetado para recuperação de mensagens ao vivo em superfícies como iMessage, DMs, códigos de uso único recentes e inspeção de threads antes de uma resposta. Ele é útil para desenvolvedores e agentes de IA que precisam acessar mensagens locais ou de redes sociais com clareza sobre a fonte consultada, evitando confusão com e-mails. Suporta plataformas ECC e integra-se com skills complementares como `email-ops` (para trabalho de caixa de entrada), `connections-optimizer` (para threads de DM em trabalho de rede), `lead-intelligence` (para segmentação com base em threads) e `knowledge-ops` (para capturar conteúdo de threads em contexto durável). O fluxo de trabalho resolve o thread exato, lê antes de redigir uma resposta, trata códigos de uso único como tarefa de recuperação focada e relata evidências exatas com a fonte, thread, janela de tempo e status. Ele impõe guardrails como resolver a fonte primeiro, não reivindicar verificação sem nomear a fonte e não improvisar acesso bruto a banco de dados.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/messages-ops
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Documentação

Messages Ops

Use quando a tarefa for recuperação de mensagens ao vivo: iMessage, DMs, códigos de uso único recentes ou inspeção de threads antes de um acompanhamento.

Isso não é trabalho de e-mail. Se a superfície dominante for uma caixa de entrada, use email-ops.

Pilha de Skills

Incorpore estes skills nativos da ECC no fluxo de trabalho quando relevante:

  • email-ops quando a tarefa de mensagem for realmente trabalho de caixa de entrada
  • connections-optimizer quando o thread de DM pertencer a trabalho de rede de saída
  • lead-intelligence quando o thread ao vivo deve informar segmentação ou abordagem de aquecimento
  • knowledge-ops quando o conteúdo do thread precisar ser capturado em contexto durável

Quando Usar

  • o usuário diz "leia minhas mensagens", "verifique textos", "olhe nos DMs" ou "encontre o código"
  • a tarefa depende de um thread ao vivo ou de um código recente entregue em uma superfície de mensagens local
  • o usuário deseja prova de qual fonte ou thread foi inspecionada

Guardrails

  • resolva a fonte primeiro:
    • mensagens locais
    • X / DM social
    • outra superfície de mensagens com acesso via navegador
  • não reivindique que um thread foi verificado sem nomear a fonte
  • não improvise acesso bruto a banco de dados se existir um helper verificado ou caminho padrão
  • se autenticação ou MFA bloquear a superfície, relate o bloqueador exato

Fluxo de Trabalho

1. Resolva o thread exato

Antes de fazer qualquer outra coisa, estabeleça:

  • superfície de mensagens
  • remetente / destinatário / serviço
  • janela de tempo
  • se a tarefa é recuperação, inspeção ou preparação para uma resposta

2. Leia antes de redigir

Se a tarefa pode se transformar em um acompanhamento de saída:

  • leia a entrada mais recente
  • identifique o loop aberto
  • depois passe para o skill de saída correto, se necessário

3. Trate códigos como tarefa de recuperação focada

Para códigos de uso único:

  • pesquise primeiro na janela de mensagens locais recentes
  • restrinja por serviço ou remetente quando possível
  • pare assim que o código for encontrado ou a pesquisa focada for esgotada

4. Relate evidências exatas

Retorne:

  • fonte usada
  • thread ou remetente quando possível
  • janela de tempo
  • status exato:
    • lido
    • código-encontrado
    • bloqueado
    • aguardando rascunho de resposta

Formato de Saída

FONTE
- superfície de mensagens
- remetente / thread / serviço

RESULTADO
- resumo da mensagem ou código
- janela de tempo

STATUS
- lido / código-encontrado / bloqueado / aguardando rascunho de resposta

Armadilhas

  • não confunda trabalho de caixa de entrada com trabalho de DM/texto
  • não reivindique recuperação sem nomear a fonte
  • não perca tempo com pesquisas amplas quando o pedido for uma busca de código recente
  • não continue tentando um caminho de autenticação bloqueado sem expor o bloqueador

Verificação

  • a resposta nomeia a fonte da mensagem
  • a resposta inclui um remetente, serviço, thread ou bloqueador claro
  • o estado final é explícito e delimitado

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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Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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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.

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