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統一通知操作

將 GitHub、Linear、桌面通知、鉤子及所有通訊整合為單一 ECC 原生工作流程。在真正問題是警示路由、去重、升級或收件匣崩潰時使用。

統一通知操作 是什麼？

統一通知操作技能旨在解決開發者面臨的通知碎片化問題，將散落在 GitHub、Linear、本地鉤子、桌面警示、聊天或郵件等不同平台的事件，整合成單一的操作員控制面。此技能對於 CI 失敗、審查請求、問題更新與運維事件特別有用，能透過清晰的嚴重性分級、擁有權與路由規則，減少噪音並提升行動效率。它支援多種平台，並偏好以 ECC 原生的方式進行協調，而非引入額外的通知產品。工作流程包括盤點現有事件來源與通道、決定哪些事件需要中斷、去除重複項、設計 ECC 原生的路由與行動方案，最終輸出以行動為導向的設計文件。此技能強調先梳理現有表面，再建立嚴重性模型，並透過摘要、佇列或記錄等方式處理低信號事件，確保開發者收到更少但更好的通知。

相容平台✓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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說明文件

統一通知操作 是做什麼的？

請在當真正的問題不是缺少通知，而是通知系統碎片化時使用此技能。

目標是將分散的事件整合為單一操作員控制面，具備：

  • 清晰的嚴重性
  • 清晰的擁有權
  • 清晰的路由
  • 清晰的後續行動

使用時機

  • 使用者想要在 GitHub、Linear、本地鉤子、桌面警示、聊天或郵件之間建立統一的通知通道
  • CI 失敗、審查請求、問題更新與運維事件分散在不同的地方
  • 現有設定只產生噪音，而非行動
  • 使用者想要將重疊的通知分支或積壓提案合併為一個 ECC 原生的通道
  • 工作區已存在鉤子、MCP 或已連接的工具，但缺乏一致的通知政策

偏好的表面

從已存在的開始：

  • GitHub 問題、PR、審查、評論與 CI
  • Linear 問題/專案移動
  • 本地鉤子事件與工作階段生命週期訊號
  • 桌面通知基元
  • 已連接的電子郵件/聊天表面（當實際存在時）

偏好使用 ECC 原生編排，而非告訴使用者採用單獨的通知產品。

不可協商的規則

  • 絕不暴露令牌、密碼、Webhook 密碼或內部識別碼
  • 區分：
    • 事件來源
    • 嚴重性
    • 路由通道
    • 操作員行動
  • 當中斷成本不明時，預設使用摘要優先
  • 不要將每個事件廣播到每個通道
  • 如果真正的解決方案是更好的問題分類、鉤子政策或專案流程，請明確指出

事件管線

將通道視為：

  1. 擷取 事件
  2. 分類 緊急程度與擁有者
  3. 路由 到正確的通道
  4. 合併 重複項與低信號干擾
  5. 附加 下一個操作員行動

目標是更少、更好的通知。

預設嚴重性模型

等級範例預設處理方式
關鍵預設分支 CI 中斷、安全問題、版本受阻、部署失敗立即中斷
高審查已請求、PR 失敗、阻礙擁有者的交接當天警示
中問題狀態變更、重要評論、積壓變動摘要或佇列
低重複成功、例行干擾、冗餘的生命週期標記抑制或摺疊

如果工作區沒有嚴重性模型，請先建立一個再提出自動化方案。

工作流程

1. 盤點當前表面

列出：

  • 事件來源
  • 當前通道
  • 目前已發送警示的鉤子/腳本
  • 同一事件的重複路徑
  • 重要事項未被呈現的靜默失敗案例

指出 ECC 已擁有的部分。

2. 決定哪些事件值得中斷

針對每個事件家族，回答：

  • 誰需要知道？
  • 他們需要多快知道？
  • 這應該中斷、批次處理，還是僅記錄？

使用這些預設值：

  • 版本、CI、安全與阻礙擁有者的事件應中斷
  • 中等信號的更新應使用摘要
  • 遙測與低信號生命週期標記僅記錄

3. 在新增通道前先去除重複

尋找：

  • 同一個 PR 事件同時出現在 GitHub、Linear 與本地日誌中
  • 同一失敗的重複鉤子通知
  • 應被摘要而非原始轉發的評論或狀態干擾
  • 相互重疊且未提供更好行動路徑的通道

偏好：

  • 一個標準摘要
  • 一個擁有者
  • 一個主要通道
  • 一個備援路徑

4. 設計 ECC 原生工作流程

針對每個真實的通知需求，定義：

  • 來源
  • 閘道
  • 形式：立即警示、摘要、佇列或僅儀表板
  • 通道
  • 行動

如果 ECC 已有該基礎元件，則優先使用：

  • 用於操作員分類的 skill
  • 用於自動發射/強制的 hook
  • 用於委派分類的 agent
  • 僅在真正缺少橋接時使用 MCP/連接器

5. 回傳以行動為導向的設計

最後呈現：

  • 保留什麼
  • 抑制什麼
  • 合併什麼
  • ECC 下一步該封裝什麼

輸出格式

當前表面
- 來源
- 通道
- 重複項
- 缺口

事件模型
- 關鍵
- 高
- 中
- 低

路由計畫
- 來源 -> 通道
- 原因
- 操作員擁有者

合併
- 抑制
- 合併
- 標準摘要

ECC 下一步行動
- skill / hook / agent / MCP
- 下一步要建立的確切工作流程

建議規則

  • 偏好一條強大的通道，而非多條弱通道
  • 偏好對中等與低信號更新使用摘要
  • 偏好當信號應自動發射時使用 hooks
  • 偏好當工作是分類、路由與以審查為先的決策時使用 operator skills
  • 當根本原因是積壓/PR 協調而非警示時，偏好使用 project-flow-ops
  • 當使用者首先需要來源盤點時，偏好使用 workspace-surface-audit
  • 如果桌面通知已足夠，不要發明不必要的外部橋接

良好使用案例

  • "我們有 GitHub、Linear 與本地鉤子警示，但沒有單一的操作流程"
  • "我們的 CI 失敗很吵雜，大家都不理會"
  • "我想要在 Claude、OpenCode 與 Codex 表面之間建立一個通知政策"
  • "找出哪些應中斷、哪些應進入摘要"
  • "將重疊的通知 PR 想法合併為一個標準的 ECC 通道"

相關技能

  • workspace-surface-audit
  • project-flow-ops
  • github-ops
  • knowledge-ops
  • 當通知痛點是帳單/客戶操作而非工程時，使用 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.

相關技能

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

community

steipete/summarize

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

community

openclaw/openclaw

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.

community

obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

community

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...

community

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.

community