MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

create-github-issues

pjt222
업데이트됨 2 days ago
5 조회
17
2
17
GitHub에서 보기
메타general

정보

이 스킬은 코드 리뷰 결과나 작업 분해 내용에서 구조화된 GitHub 이슈를 자동으로 생성합니다. 관련 결과를 논리적인 이슈로 그룹화하고 라벨을 적용하며, 요약과 수락 기준을 포함한 표준 템플릿으로 이슈를 생성합니다. 코드베이스 리뷰나 유사한 분석 작업 후 이슈 생성을 자동화하는 데 사용하세요.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-github-issues

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서


name: create-github-issues description: > Creación estructurada de issues en GitHub a partir de hallazgos de revisión o desgloses de tareas. Agrupa hallazgos relacionados en issues lógicos, aplica etiquetas y produce issues con plantillas estándar que incluyen resumen, hallazgos y criterios de aceptación. Diseñado para consumir la salida de review-codebase u habilidades de revisión similares. license: MIT allowed-tools: Read Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: git complexity: intermediate language: multi tags: git, github, project-management, issues, review, automation locale: es source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16

Crear Issues en GitHub

Creación estructurada de issues en GitHub a partir de hallazgos de revisión o desgloses de tareas. Convierte una lista de hallazgos (de review-codebase, security-audit-codebase, o análisis manual) en issues de GitHub bien formados con etiquetas, criterios de aceptación y referencias cruzadas.

Cuándo Usar

  • Después de una revisión de código que produce una tabla de hallazgos que necesita seguimiento
  • Después de una sesión de planificación que identifica elementos de trabajo que deben convertirse en issues
  • Al convertir una lista de TODO o un backlog en issues rastreables de GitHub
  • Al crear en lote issues relacionados que requieren formato y etiquetado consistente

Entradas

  • Requerido: findings — una lista de elementos, cada uno con al menos un título y descripción. Idealmente también incluye: gravedad, archivos afectados y etiquetas sugeridas
  • Opcional:
    • group_by — cómo agrupar los hallazgos en issues: severity, file, theme (por defecto: theme)
    • label_prefix — prefijo para etiquetas creadas automáticamente (por defecto: ninguno)
    • create_labels — si se crean etiquetas faltantes (por defecto: true)
    • dry_run — previsualizar issues sin crearlos (por defecto: false)

Procedimiento

Paso 1: Preparar Etiquetas

Asegúrate de que todas las etiquetas necesarias existan en el repositorio.

  1. Lista las etiquetas existentes: gh label list --limit 100
  2. Identifica las etiquetas necesarias por los hallazgos (según gravedad, fase o campos de etiqueta explícitos)
  3. Mapea las gravedades a etiquetas si aún no están mapeadas: critical, high-priority, medium-priority, low-priority
  4. Mapea fases/temas a etiquetas: security, architecture, code-quality, accessibility, testing, performance
  5. Si create_labels es true, crea las etiquetas faltantes: gh label create "name" --color "hex" --description "desc"
  6. Usa colores consistentes: rojo para crítico/seguridad, naranja para alto, amarillo para medio, azul para arquitectura, verde para pruebas

Esperado: Todas las etiquetas referenciadas por los hallazgos existen en el repositorio. No se crean etiquetas duplicadas.

En caso de fallo: Si el CLI gh no está autenticado, indica al usuario que ejecute gh auth login. Si la creación de etiquetas es denegada (permisos insuficientes), procede sin crearlas y anota cuáles faltan.

Paso 2: Agrupar Hallazgos

Agrupa los hallazgos relacionados en issues lógicos para evitar la proliferación de issues.

  1. Si group_by es theme: agrupa los hallazgos por fase o categoría (todos los hallazgos de seguridad → 1-2 issues, todos los de accesibilidad → 1 issue)
  2. Si group_by es severity: agrupa los hallazgos por nivel de gravedad (todos los CRITICAL → 1 issue, todos los HIGH → 1 issue)
  3. Si group_by es file: agrupa los hallazgos por archivo afectado principal
  4. Dentro de cada grupo, ordena los hallazgos por gravedad (CRITICAL primero)
  5. Si un grupo tiene más de 8 hallazgos, divídelo en subgrupos por subtema
  6. Cada grupo se convierte en un issue de GitHub

Esperado: Un conjunto de grupos de issues, cada uno conteniendo 1-8 hallazgos relacionados. El número total de issues debe ser manejable (típicamente 5-15 para una revisión completa del código).

En caso de fallo: Si los hallazgos no tienen metadatos de agrupación, recurre a un issue por hallazgo. Esto es aceptable para conjuntos pequeños de hallazgos (< 10) pero produce demasiados issues para conjuntos más grandes.

Paso 3: Redactar Issues

Construye cada issue usando una plantilla estándar.

  1. Título: [Severity] Theme: Brief description — por ejemplo, [HIGH] Security: Eliminate innerHTML injection in panel.js
  2. Estructura del cuerpo:
    ## 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. Aplica etiquetas: etiqueta de gravedad + etiqueta de tema + etiquetas personalizadas adicionales
  4. Si los hallazgos hacen referencia a archivos específicos, mencionarlos en el cuerpo (no como asignados)

Esperado: Cada issue tiene un título claro, hallazgos numerados con insignias de gravedad, criterios de aceptación en casillas de verificación y etiquetas apropiadas.

En caso de fallo: Si el cuerpo supera el límite de tamaño de issue de GitHub (65536 caracteres), divide el issue en partes y haz referencias cruzadas entre ellas.

Paso 4: Crear Issues

Crea los issues usando el CLI gh e informa de los resultados.

  1. Si dry_run es true, imprime el título y cuerpo de cada issue sin crearlo y detente
  2. Para cada issue redactado, créalo:
    gh issue create --title "title" --body "$(cat <<'EOF'
    body content
    EOF
    )" --label "label1,label2"
    
  3. Registra la URL de cada issue creado
  4. Después de crear todos los issues, imprime una tabla resumen: #número | Título | Etiquetas | Cantidad de hallazgos
  5. Si los issues deben estar secuenciados, añade referencias cruzadas: edita el primer issue para mencionar "Blocked by #X" o "See also #Y"

Esperado: Todos los issues creados con éxito. Se imprime una tabla resumen con los números de issue y URLs.

En caso de fallo: Si un issue individual falla al crearse, registra el error y continúa con los issues restantes. Informa de los fallos al final. Fallos comunes: autenticación expirada, etiqueta no encontrada (si create_labels era false), tiempo de espera de red agotado.

Validación

  • Todos los hallazgos están representados en al menos un issue
  • Cada issue tiene al menos una etiqueta
  • Cada issue tiene criterios de aceptación con casillas de verificación
  • No se crearon issues duplicados (comprueba los títulos contra los issues abiertos existentes)
  • El número de issues es razonable para la cantidad de hallazgos (no 1:1 para conjuntos grandes)
  • Se imprimió la tabla resumen con todas las URLs de los issues

Errores Comunes

  • Proliferación de issues: Crear un issue por hallazgo produce más de 20 issues difíciles de gestionar. Agrupa de forma agresiva — 5-10 issues de una revisión completa es lo ideal
  • Criterios de aceptación faltantes: Los issues sin casillas de verificación no pueden verificarse como completos. Cada hallazgo debe corresponder al menos a una casilla
  • Caos de etiquetas: Crear demasiadas etiquetas hace inútil el filtrado. Cíñete a gravedad + tema, no etiquetas por hallazgo individual
  • Referencias desactualizadas: Al crear issues a partir de una revisión antigua, verifica que los hallazgos aún aplican antes de crear los issues. El código puede haber cambiado
  • Olvidar el modo de prueba: Para conjuntos grandes de hallazgos, previsualiza siempre con dry_run: true primero. Es mucho más fácil editar un plan que cerrar 15 issues incorrectos

Habilidades Relacionadas

  • review-codebase — produce la tabla de hallazgos que esta habilidad consume
  • review-pull-request — produce hallazgos con alcance de PR que también pueden convertirse en issues
  • manage-backlog — organiza los issues en sprints y prioridades tras la creación
  • create-pull-request — crea PRs que referencian y cierran los issues
  • commit-changes — hace commit de las correcciones que resuelven los issues

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/es/skills/create-github-issues
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

연관 스킬

content-collections

메타

이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.

스킬 보기

polymarket

메타

이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

스킬 보기

creating-opencode-plugins

메타

이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기

sglang

메타

SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.

스킬 보기