Communitygithub.com

project-flow-ops

Steuere den Ausführungsfluss zwischen GitHub und Linear, indem du Issues und Pull-Requests triagierst, aktive Arbeit verknüpfst und GitHub als öffentliche Schnittstelle beibehältst, während Linear die interne Ausführungsebene bleibt. Verwende dies, wenn du Backlog-Kontrolle, PR-Triage oder GitHub-zu-Linear-Koordination benötigst.

Was ist project-flow-ops?

Diese KI-Fähigkeit (Skill) verwandelt isolierte GitHub Issues, Pull-Requests und Linear-Aufgaben in einen einzigen, koordinierten Ausführungsfluss. Sie wurde entwickelt, um das Problem der Koordination zu lösen, nicht das der Programmierung. Der Skill unterstützt die Triage von offenen PR- und Issue-Backlogs, die Entscheidung, welche Arbeit in Linear gehört (nur aktive, delegierte, geplante oder wichtige Arbeit) und welche nur auf GitHub bleibt. Er klassifiziert PRs in die Zustände Merge, Port/Neubau, Schließen oder Parken und prüft, ob Review-Kommentare, CI-Fehler oder veraltete Issues den Fortschritt blockieren. Die Fähigkeit hält die beiden Systeme konsistent, indem sie GitHub als öffentliche Wahrheit und Linear als interne Ausführungswahrheit behandelt. Sie unterstützt Plattformen wie GitHub und Linear und gibt nach der Analyse ein strukturiertes Ergebnis mit öffentlichem Status, Klassifikation, Linear-Aktion und nächstem Operator-Schritt aus.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/project-flow-ops

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Project Flow Ops

Dieser Skill verwandelt isolierte GitHub Issues, Pull-Requests und Linear-Aufgaben in einen einzigen Ausführungsfluss.

Verwende ihn, wenn das Problem Koordination ist, nicht Programmierung.

Wann verwenden

  • Triage von offenen PR- oder Issue-Backlogs
  • Entscheiden, was in Linear gehört und was GitHub-exklusiv bleiben sollte
  • Aktive GitHub-Arbeit mit internen Ausführungsspuren verknüpfen
  • PRs in Merge, Port/Neubau, Schließen oder Parken klassifizieren
  • Prüfen, ob Review-Kommentare, CI-Fehler oder veraltete Issues den Fortschritt blockieren

Betriebsmodell

  • GitHub ist die öffentliche und Community-Wahrheit
  • Linear ist die interne Ausführungswahrheit für aktive geplante Arbeit
  • Nicht jedes GitHub Issue benötigt ein Linear Issue
  • Linear wird nur erstellt oder aktualisiert, wenn die Arbeit:
    • aktiv
    • delegiert
    • geplant
    • funktionsübergreifend
    • wichtig genug für eine interne Verfolgung ist

Kernablauf

1. Zuerst die öffentliche Oberfläche lesen

Sammle:

  • GitHub Issue- oder PR-Status
  • Autor und Branch-Status
  • Review-Kommentare
  • CI-Status
  • Verknüpfte Issues

2. Arbeit klassifizieren

Jedes Element sollte in einem dieser Zustände enden:

ZustandBedeutung
Mergein sich geschlossen, richtlinienkonform, bereit
Port/Neubaunützliche Idee, sollte aber manuell innerhalb von ECC neu eingebracht werden
Schließenfalsche Richtung, veraltet, unsicher oder dupliziert
Parkenpotenziell nützlich, aber nicht für jetzt geplant

3. Entscheiden, ob Linear gerechtfertigt ist

Linear nur erstellen oder aktualisieren, wenn:

  • die Ausführung aktiv geplant ist
  • mehrere Repos oder Arbeitsströme betroffen sind
  • die Arbeit interne Verantwortung oder Reihenfolge benötigt
  • das Issue Teil einer größeren Programmspur ist

Nicht alles mechanisch spiegeln.

4. Die beiden Systeme konsistent halten

Wenn Arbeit aktiv ist:

  • GitHub Issue/PR sollte öffentlich sagen, was passiert
  • Linear sollte Besitzer, Priorität und Ausführungsspur intern verfolgen

Wenn Arbeit ausgeliefert oder abgelehnt wird:

  • die öffentliche Lösung zurück an GitHub posten
  • die Linear-Aufgabe entsprechend markieren

Überprüfungsregeln

  • Niemals allein aufgrund des Titels, der Zusammenfassung oder des Vertrauens mergen; das vollständige Diff verwenden
  • Features aus externen Quellen sollten innerhalb von ECC neu gebaut werden, wenn sie wertvoll aber nicht in sich geschlossen sind
  • CI-Rot bedeutet klassifizieren und beheben oder blocken; nicht so tun, als wäre es merge-bereit
  • Wenn der wahre Blockierer die Produktrichtung ist, dies sagen, anstatt sich hinter Werkzeugen zu verstecken

Ausgabeformat

Rückgabe:

ÖFFENTLICHER STATUS
- Issue / PR-Status
- CI / Review-Status

KLASSIFIKATION
- merge / port-neubau / schließen / parken
- ein Absatz Begründung

LINEAR-AKTION
- erstellen / aktualisieren / kein Linear-Element nötig
- Projekt / Spur falls zutreffend

NÄCHSTER OPERATOR-SCHRITT
- genauer nächster Schritt

Gute Anwendungsfälle

  • "Prüfe den offenen PR-Backlog und sage mir, was gemerged vs. neu gebaut werden soll"
  • "Bilde GitHub Issues auf unsere ECC 1.x- und ECC 2.0-Programmspuren ab"
  • "Prüfe, ob dies ein Linear Issue benötigt oder GitHub-exklusiv bleiben sollte"

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.

Verwandte Skills