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統一通知維運

將 GitHub、Linear、桌面通知、Hook 及相關通訊介面的通知整合為一個 ECC 原生工作流程。適用於真正的問題是警示路由、去重、升級處理或收件匣管理時。

統一通知維運 是什麼?

「統一通知維運」技能旨在解決分散式通知系統的痛點,將散落在 GitHub、Linear、本地 Hook、桌面通知、聊天或電子郵件等不同平台的事件,整合成一個單一的 ECC 原生操作介面。該技能強調清晰的事件嚴重性分級、明確的歸屬權責與路由規則,並透過「事件管道」模型依序進行捕捉、分類、路由、合併與附加操作,最終實現「更少但更好」的通知效果。此技能支援 Claude Code、Cursor 與 Codex 等平台,其核心是提供一個架構化的設計流程:從盤點現有通知來源、判斷何時需要中斷使用者、合併重複通知,到設計 ECC 原生的操作工作流。建議搭配 `workspace-surface-audit` 進行來源盤點,或使用 `project-flow-ops` 處理專案流程協調等根本原因問題。

相容平台✓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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說明文件

統一通知維運 (Unified Notifications Ops)

當真正的問題不是缺少一個通知,而是通知系統本身四分五裂時,請使用此技巧。

目標是將分散的事件轉化為一個統一的維運操作介面,具備:

  • 清晰的嚴重性分級
  • 清晰的責任歸屬
  • 清晰的路由規則
  • 清晰的後續行動

使用時機

  • 使用者希望在 GitHub、Linear、本地 Hook、桌面通知、聊天或電子郵件之間建立統一的通知通道
  • CI 失敗、審查請求、問題更新與維運事件分散在不同的地方
  • 目前的設定只是製造噪音,而非推動行動
  • 使用者希望將重疊的通知分支或待辦事項提案整合為一個 ECC 原生通道
  • 工作區已有 Hook、MCP 或已連接的工具,但缺乏統一的通知策略

偏好介面

從既有的內容開始:

  • GitHub 議題、PR、審查、留言與 CI
  • Linear 議題/專案狀態變更
  • 本地 Hook 事件與工作階段生命週期訊號
  • 桌面通知基本功能
  • 已實際存在的連接式電子郵件/聊天介面

偏好使用 ECC 原生編排,而非建議使用者採用獨立的通知產品。

不可妥協的規則

  • 絕不暴露 Token、金鑰、Webhook 密碼或內部識別碼
  • 區分:
    • 事件來源
    • 嚴重性
    • 路由通道
    • 維運行動
  • 當中斷成本不明確時,預設使用摘要優先策略
  • 不要將每個事件都廣播到每個通道
  • 如果真正的解決方案是更好的議題分類、Hook 策略或專案流程,請明確指出

事件管道

將通知通道視為:

  1. 捕捉 事件
  2. 分類 緊急程度與負責人
  3. 路由 到正確的通道
  4. 合併 重複項目與低訊號擾動
  5. 附加 下一步維運行動

目標是更少但更好的通知。

預設嚴重性模型

等級範例預設處理方式
關鍵主要分支 CI 中斷、安全問題、版本封鎖、部署失敗立即中斷
高審查請求、失敗的 PR、阻擋負責人的交接當日警示
中議題狀態變更、重要留言、待辦事項變動摘要或佇列
低重複的成功事件、例行擾動、重複的生命週期標記抑制或折疊

如果工作區沒有嚴重性模型,請在提出自動化之前先建立一個。

工作流程

1. 盤點現有介面

列出:

  • 事件來源
  • 目前通道
  • 現有會發出警示的 Hook/腳本
  • 同一事件的重複路徑
  • 重要事項未被揭露的靜默失敗案例

標出 ECC 目前已擁有的部分。

2. 決定哪些需要中斷

針對每類事件,回答:

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

使用這些預設規則:

  • 針對版本、CI、安全與阻擋負責人的事件進行中斷
  • 中訊號更新使用摘要
  • 僅記錄遙測與低訊號生命週期標記

3. 在新增通道之前先合併重複

檢查:

  • 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 Hook 通知
  • 應該總結而非直接轉發的留言或狀態擾動
  • 沒有增加更好行動路徑的重複通道

偏好:

  • 一個規範性摘要
  • 一個負責人
  • 一個主要通道
  • 一個備援路徑

4. 設計 ECC 原生工作流程

針對每個真正的通知需求,定義:

  • 來源
  • 閘門
  • 形態:即時警示、摘要、佇列或僅儀表板
  • 通道
  • 行動

如果 ECC 已有對應的基本功能,優先使用:

  • 一個供維運分類用的 Skill
  • 一個供自動觸發/強制執行用的 Hook
  • 一個供委派分類用的代理 (Agent)
  • 僅在真正缺少橋接時才使用 MCP/連接器

5. 回傳以行動為導向的設計

最後提供:

  • 保留什麼
  • 抑制什麼
  • 合併什麼
  • ECC 下一步應包裝什麼

輸出格式

目前介面
- 來源
- 通道
- 重複
- 缺口

事件模型
- 關鍵
- 高
- 中
- 低

路由計畫
- 來源 -> 通道
- 原因
- 維運負責人

合併
- 抑制
- 合併
- 規範性摘要

下一步 ECC 行動
- Skill / Hook / 代理 / MCP
- 下一步要建置的準確工作流程

建議規則

  • 偏好一個強大的通道,勝過許多弱通道
  • 中低訊號更新偏好使用摘要
  • 當訊號應自動觸發時,偏好使用 Hook
  • 當工作內容是分類、路由與以審查為主的決策時,偏好使用維運 Skill
  • 當根本原因是待辦事項/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,不要發明不必要的對外橋接

良好的使用案例

  • 「我們有 GitHub、Linear 與本地 Hook 警示,但缺少單一的維運流程」
  • 「我們的 CI 失敗很吵,大家都忽略它們」
  • 「我想要一個在 Claude、OpenCode 與 Codex 介面間統一的通知策略」
  • 「弄清楚哪些應該中斷使用者,哪些應該放進摘要」
  • 「將重疊的通知 PR 想法整合為一個規範性的 ECC 通道」

相關技能

  • workspace-surface-audit
  • project-flow-ops
  • github-ops
  • knowledge-ops
  • customer-billing-ops (當通知痛點是帳務/客戶維運而非工程問題時)

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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