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unified-notifications-ops

Opere notificações como um fluxo de trabalho nativo do ECC em GitHub, Linear, alertas de desktop, hooks e superfícies de comunicação conectadas. Use quando o problema real for roteamento de alertas, desduplicação, escalonamento ou colapso de caixa de entrada.

O que é unified-notifications-ops?

Esta skill, Unified Notifications Ops, transforma um sistema de notificações fragmentado em uma superfície de operação unificada e acionável. Ela permite que desenvolvedores e operadores consolidem eventos dispersos de ferramentas como GitHub, Linear, hooks locais, alertas de desktop, chat e e-mail em um único fluxo de trabalho nativo do ECC. O objetivo é reduzir o ruído, eliminar duplicatas e garantir que cada notificação tenha uma severidade, um proprietário, uma rota e uma ação claras. Ao invés de adicionar mais canais, a skill prioriza a definição de uma política de notificação coerente e a orquestração de alertas via digestão, supressão e classificação inteligente, resultando em menos notificações, mas de maior qualidade.

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

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Documentação

Operações de Notificações Unificadas

Use esta skill quando o problema real não for um ping perdido. O problema real é um sistema de notificações fragmentado.

A tarefa é transformar eventos dispersos em uma superfície de operador com:

  • severidade clara
  • propriedade clara
  • roteamento claro
  • ação de acompanhamento clara

Quando Usar

  • o usuário deseja uma faixa de notificação unificada entre GitHub, Linear, hooks locais, alertas de desktop, chat ou e-mail
  • falhas de CI, solicitações de revisão, atualizações de issues e eventos de operador chegam em locais desconectados
  • a configuração atual cria ruído em vez de ação
  • o usuário deseja consolidar ramificações de notificações sobrepostas ou propostas de backlog em uma faixa nativa do ECC
  • o workspace já possui hooks, MCPs ou ferramentas conectadas, mas nenhuma política de notificação coerente

Superfície Preferida

Comece a partir do que já existe:

  • Issues, PRs, revisões, comentários e CI do GitHub
  • Movimentação de issues/projetos do Linear
  • Eventos de hooks locais e sinais de ciclo de vida de sessão
  • Primitivas de notificação de desktop
  • Superfícies de chat/e-mail conectadas quando realmente existirem

Prefira a orquestração nativa do ECC em vez de dizer ao usuário para adotar um produto de notificação separado.

Regras Inegociáveis

  • nunca exponha tokens, segredos, segredos de webhook ou identificadores internos
  • separe:
    • fonte do evento
    • severidade
    • canal de roteamento
    • ação do operador
  • o padrão é resumo primeiro quando o custo da interrupção não estiver claro
  • não distribua todos os eventos para todos os canais
  • se a correção real for melhor triagem de issues, política de hooks ou fluxo de projeto, diga isso explicitamente

Pipeline de Eventos

Trate a faixa como:

  1. Capturar o evento
  2. Classificar urgência e proprietário
  3. Roteirizar para o canal correto
  4. Colapsar duplicatas e volume de baixo sinal
  5. Anexar a próxima ação do operador

O objetivo é menos notificações, mas melhores.

Modelo de Severidade Padrão

ClasseExemplosTratamento padrão
CríticoCI da branch padrão quebrada, issue de segurança, versão bloqueada, implantação falhadainterromper agora
AltoRevisão solicitada, PR falhando, transferência que bloqueia proprietárioalerta no mesmo dia
MédioMudanças de estado de issue, comentários notáveis, movimentação de backlogresumo ou fila
BaixoSucessos repetidos, volume rotineiro, marcadores de ciclo de vida redundantessuprimir ou agrupar

Se o workspace não tiver um modelo de severidade, construa um antes de propor automação.

Fluxo de Trabalho

1. Inventariar a superfície atual

Liste:

  • fontes de evento
  • canais atuais
  • hooks/scripts existentes que emitem alertas
  • caminhos duplicados para o mesmo evento
  • casos de falha silenciosa onde coisas importantes não estão sendo exibidas

Destaque o que o ECC já possui.

2. Decidir o que merece interrupção

Para cada família de evento, responda:

  • quem precisa saber?
  • com que rapidez eles precisam saber?
  • isso deve interromper, agrupar ou apenas registrar?

Use estes padrões:

  • interromper para eventos de versão, CI, segurança e que bloqueiam proprietário
  • resumo para atualizações de sinal médio
  • apenas registrar para telemetria e marcadores de ciclo de vida de sinal baixo

3. Colapsar duplicatas antes de adicionar canais

Procure por:

  • o mesmo evento de PR aparecendo no GitHub, Linear e logs locais
  • notificações de hook repetidas para a mesma falha
  • comentários ou volume de status que deveriam ser resumidos em vez de encaminhados crus
  • canais que duplicam uns aos outros sem adicionar um caminho de ação melhor

Prefira:

  • um resumo canônico
  • um proprietário
  • um canal primário
  • um caminho de fallback

4. Projetar o fluxo de trabalho nativo do ECC

Para cada necessidade real de notificação, defina:

  • fonte
  • portão
  • forma: alerta imediato, resumo, fila ou apenas painel
  • canal
  • ação

Se o ECC já tiver a primitiva, prefira:

  • uma skill para triagem do operador
  • um hook para emissão/aplicação automática
  • um agente para classificação delegada
  • um MCP/conector somente quando uma ponte real estiver faltando

5. Retornar um design orientado a ação

Termine com:

  • o que manter
  • o que suprimir
  • o que mesclar
  • o que o ECC deve envolver a seguir

Formato de Saída

SUPERFÍCIE ATUAL
- fontes
- canais
- duplicatas
- lacunas

MODELO DE EVENTO
- crítico
- alto
- médio
- baixo

PLANO DE ROTEAMENTO
- fonte -> canal
- por quê
- proprietário operador

CONSOLIDAÇÃO
- suprimir
- mesclar
- resumos canônicos

PRÓXIMO MOVIMENTO ECC
- skill / hook / agente / MCP
- fluxo de trabalho exato para construir a seguir

Regras de Recomendação

  • prefira uma faixa forte em vez de muitas fracas
  • prefira resumos para atualizações de sinal médio e baixo
  • prefira hooks quando o sinal deve ser emitido automaticamente
  • prefira skills de operador quando o trabalho é triagem, roteamento e tomada de decisão baseada em revisão
  • prefira project-flow-ops quando a causa raiz for coordenação de backlog/PR em vez de alertas
  • prefira workspace-surface-audit quando o usuário primeiro precisar de um inventário de fontes
  • se notificações de desktop forem suficientes, não invente uma ponte externa desnecessária

Bons Casos de Uso

  • "Temos alertas de GitHub, Linear e hooks locais, mas nenhum fluxo de operador único"
  • "Nossas falhas de CI são barulhentas e as pessoas as ignoram"
  • "Quero uma política de notificação unificada entre superfícies Claude, OpenCode e Codex"
  • "Descubra o que deve interromper versus o que deve ir para um resumo"
  • "Colapse ideias sobrepostas de PR de notificação em uma faixa canônica do ECC"

Skills Relacionadas

  • workspace-surface-audit
  • project-flow-ops
  • github-ops
  • knowledge-ops
  • customer-billing-ops quando a dor da notificação for operações de faturamento/cliente em vez de engenharia

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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