スキル一覧に戻る

create-github-issues

pjt222
更新日 Yesterday
4 閲覧
17
2
17
GitHubで表示
メタdesign

について

このスキルは、コードレビューの所見やタスクの分解から構造化されたGitHubイシューを自動生成します。関連する項目を論理的なイシューにグループ化し、ラベルを適用し、受け入れ基準を含む標準テンプレートでフォーマットします。`review-codebase`のようなレビュースキルからの出力を処理し、イシュートラッキングを効率化するように設計されています。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-github-issues

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

Create GitHub Issues

Findings → grouped GitHub issues w/ labels + acceptance criteria + cross-refs.

Use When

  • Codebase review → findings table → track
  • Planning session → work items → issues
  • TODO / backlog → trackable issues
  • Batch-create related issues, consistent fmt

In

  • Required: findings — items w/ title + desc. Ideally: severity, files, labels
  • Optional:
    • group_by — batch: severity, file, theme (def: theme)
    • label_prefix — auto-label prefix (def: none)
    • create_labels — create missing (def: true)
    • dry_run — preview no create (def: false)

Do

Step 1: Prep Labels

Needed labels exist in repo.

  1. List: gh label list --limit 100
  2. Identify labels from findings (severity, phase, label fields)
  3. Severity map: critical, high-priority, medium-priority, low-priority
  4. Phase/theme: security, architecture, code-quality, accessibility, testing, performance
  5. create_labels = true → gh label create "name" --color "hex" --description "desc"
  6. Colors: red=crit/sec, orange=high, yellow=med, blue=arch, green=test

Got: All label refs exist. No dup.

If err: gh not auth → gh auth login. Create denied → skip, note missing.

Step 2: Group

Batch → logical issues, no sprawl.

  1. theme → phase/category (sec → 1-2 issues, a11y → 1)
  2. severity → level (CRIT → 1, HIGH → 1)
  3. file → primary file
  4. Within group: severity order (CRIT first)
  5. 8 findings → split by sub-theme

  6. Each group → 1 issue

Got: Groups w/ 1-8 findings each. Total: 5-15 for full review.

If err: No grouping metadata → 1 issue per finding (OK for <10, bad for larger).

Step 3: Compose

Std template.

  1. Title: [Severity] Theme: Brief description[HIGH] Security: Eliminate innerHTML injection in panel.js
  2. Body:
    ## Summary
    One-paragraph overview of what this issue addresses and why it matters.
    
    ## Findings
    1. **[SEVERITY]** Finding description (`file.js:line`) — brief explanation
    2. **[SEVERITY]** Finding description (`file.js:line`) — brief explanation
    
    ## Acceptance Criteria
    - [ ] Criterion derived from finding 1
    - [ ] Criterion derived from finding 2
    - [ ] All changes pass existing tests
    
    ## Context
    Generated from codebase review on YYYY-MM-DD.
    Related: #issue_numbers (if applicable)
    
  3. Labels: severity + theme + custom
  4. File refs → body mention (not assignee)

Got: Title + numbered findings + checkbox criteria + labels.

If err: Body > 65536 chars → split + cross-ref.

Step 4: Create

Use gh CLI.

  1. dry_run = true → print + stop
  2. Create each:
    gh issue create --title "title" --body "$(cat <<'EOF'
    body content
    EOF
    )" --label "label1,label2"
    
  3. Record URLs
  4. Summary table: #number | Title | Labels | Findings count
  5. Sequence → edit first issue: "Blocked by #X" / "See also #Y"

Got: All created. Summary table w/ URLs.

If err: Individual fail → log + continue. Report end. Common: auth expired, label not found (create_labels=false), network timeout.

Check

  • All findings in ≥1 issue
  • Each issue ≥1 label
  • Each issue has checkbox criteria
  • No dup (check titles vs open)
  • Issue count reasonable (not 1:1 for large)
  • Summary table printed w/ URLs

Traps

  • Sprawl: 1-per-finding → 20+ issues. Group aggressive → 5-10 ideal
  • Missing criteria: No checkboxes → no verify. Every finding → ≥1 checkbox
  • Label chaos: Too many → filter useless. Stick severity + theme
  • Stale refs: Old review → verify findings still apply
  • No dry run: Large sets → always dry_run: true first. Easier edit plan vs close 15 bad issues

  • review-codebase — findings source
  • review-pull-request — PR findings → issues
  • manage-backlog — sprints + priorities
  • create-pull-request — PRs close issues
  • commit-changes — fix commits

GitHub リポジトリ

pjt222/agent-almanac
パス: i18n/caveman-ultra/skills/create-github-issues
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

関連スキル

content-collections

メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る

polymarket

メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る

creating-opencode-plugins

メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る

sglang

メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る