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messages-ops

Fluxo de trabalho de mensagens ao vivo baseado em evidências para ECC. Use quando o usuário deseja ler textos ou DMs, recuperar um código de uso único recente, inspecionar um tópico antes de responder ou provar qual fonte de mensagem foi realmente verificada.

O que é messages-ops?

O skill **messages-ops** é projetado para recuperação ao vivo de mensagens (iMessage, DMs, códigos de uso único e inspeção de threads) em plataformas como ECC, priorizando evidências. Ele auxilia desenvolvedores e agentes de IA a executar tarefas como ler textos ou DMs, encontrar códigos recentes ou inspecionar um tópico antes de uma resposta. O skill é útil para garantir rastreabilidade e transparência, evitando ambiguidades sobre a fonte verificada. Suporta workflows que podem ser combinados com outros skills como email-ops, connections-optimizer, lead-intelligence e knowledge-ops. O processo envolve resolver a thread exata, ler antes de rascunhar respostas, tratar códigos como tarefa focada de recuperação, e relatar evidências precisas com fonte, status e janela de tempo. Possui guardrails claros para evitar acesso improvisado a bancos de dados e para relatar bloqueios de autenticação.

Funciona com~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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Documentação

Messages Ops

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

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

Pilha de Skills

Puxe esses skills nativos do ECC para o fluxo de trabalho quando relevante:

  • email-ops quando a tarefa de mensagem for realmente trabalho de caixa de correio
  • connections-optimizer quando o tópico de DM pertencer a trabalho de rede de saída
  • lead-intelligence quando o tópico ao vivo deve informar direcionamento ou alcance em via morna
  • knowledge-ops quando o conteúdo do tópico precisa 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 tópico ao vivo ou de um código recente entregue a uma superfície de mensagens local
  • o usuário quer prova de qual fonte ou tópico foi inspecionado

Guardrails

  • resolva a fonte primeiro:
    • mensagens locais
    • DM do X / rede social
    • outra superfície de mensagens protegida por navegador
  • não afirme que um tópico 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, reporte o bloqueador exato

Fluxo de Trabalho

1. Resolva o tópico exato

Antes de fazer qualquer outra coisa, estabeleça:

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

2. Leia antes de rascunhar

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

  • leia a mensagem de entrada mais recente
  • identifique o ciclo aberto
  • em seguida, passe para o skill de saída correto, se necessário

3. Trate códigos como uma tarefa focada de recuperação

Para códigos de uso único:

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

4. Relate evidências exatas

Retorne:

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

Formato de Saída

FONTE
- superfície de mensagem
- remetente / tópico / serviço

RESULTADO
- resumo da mensagem ou código
- janela de tempo

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

Armadilhas

  • não misture trabalho de caixa de correio com trabalho de DM/texto
  • não afirme recuperação sem nomear a fonte
  • não perca tempo com buscas amplas quando o pedido for uma busca de código recente
  • não fique tentando repetidamente um caminho de autenticação bloqueado sem expor o bloqueador

Verificação

  • a resposta nomeia a fonte da mensagem
  • a resposta inclui um remetente, serviço, tópico 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/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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