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project-flow-ops

Opera el flujo de ejecución entre GitHub y Linear gestionando issues y pull requests, vinculando trabajo activo y manteniendo GitHub público mientras Linear es la capa de ejecución interna. Úsalo cuando el usuario necesite control de backlog, triaje de PRs o coordinación entre GitHub y Linear.

¿Qué es project-flow-ops?

El skill Project Flow Ops actúa como un orquestador entre GitHub y Linear, transformando issues, PRs y tareas dispersas en un flujo de ejecución coherente. Está diseñado para situaciones donde el problema principal es la coordinación, no la programación. El skill permite realizar triaje de backlogs de PRs e issues, clasificar PRs en categorías como merge, port/rebuild, close o park, y decidir qué trabajo merece un issue en Linear versus permanecer solo en GitHub. Su modelo operativo mantiene a GitHub como la verdad pública y a Linear como la verdad interna de ejecución, evitando duplicación mecánica. El flujo de trabajo incluye leer la superficie pública, clasificar el trabajo, decidir si Linear es necesario y mantener ambos sistemas consistentes. Soporta plataformas como Claude Code, Cursor y otros asistentes de IA, y su salida sigue un formato estructurado que incluye estado público, clasificación, acción en Linear y la próxima acción del operador.

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

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Documentación

Project Flow Ops

Este skill convierte issues, PRs y tareas de Linear desconectados en un flujo de ejecución unificado.

Úsalo cuando el problema sea la coordinación, no la programación.

Cuándo usarlo

  • Realizar triaje de backlogs de PRs o issues abiertos
  • Decidir qué pertenece a Linear y qué debe permanecer solo en GitHub
  • Vincular trabajo activo de GitHub con carriles de ejecución internos
  • Clasificar PRs en merge, port/rebuild, close o park
  • Auditar si los comentarios de revisión, fallos de CI o issues obsoletos están bloqueando la ejecución

Modelo operativo

  • GitHub es la verdad pública y comunitaria
  • Linear es la verdad interna de ejecución para trabajo activo programado
  • No todos los issues de GitHub necesitan un issue en Linear
  • Crear o actualizar Linear solo cuando el trabajo sea:
    • activo
    • delegado
    • programado
    • multifuncional
    • lo suficientemente importante como para rastrearlo internamente

Flujo de trabajo principal

1. Leer la superficie pública primero

Recopilar:

  • Estado del issue o PR de GitHub
  • Autor y estado de la rama
  • Comentarios de revisión
  • Estado del CI
  • Issues vinculados

2. Clasificar el trabajo

Cada elemento debe terminar en uno de estos estados:

EstadoSignificado
MergeAutocontenido, conforme a políticas, listo
Port/RebuildIdea útil, pero debe ser reimplementada manualmente dentro de ECC
CloseDirección incorrecta, obsoleto, inseguro o duplicado
ParkPotencialmente útil, pero no programado ahora

3. Decidir si Linear está justificado

Crear o actualizar Linear solo si:

  • la ejecución está planificada activamente
  • están involucrados múltiples repositorios o flujos de trabajo
  • el trabajo necesita asignación interna o secuenciación
  • el issue es parte de un carril de programa más grande

No dupliques todo mecánicamente.

4. Mantener los dos sistemas consistentes

Cuando el trabajo está activo:

  • El issue/PR de GitHub debe decir públicamente lo que está sucediendo
  • Linear debe rastrear al responsable, prioridad y carril de ejecución internamente

Cuando el trabajo se completa o se rechaza:

  • Publicar la resolución pública de vuelta en GitHub
  • Marcar la tarea de Linear en consecuencia

Reglas de revisión

  • Nunca fusiones solo por el título, resumen o confianza; usa el diff completo
  • Las funciones de fuentes externas deben reconstruirse dentro de ECC cuando sean valiosas pero no autocontenidas
  • CI en rojo significa clasificar y corregir o bloquear; no finjas que está listo para fusionar
  • Si el verdadero bloqueador es la dirección del producto, dilo en lugar de esconderte detrás de herramientas

Formato de salida

Devuelve:

ESTADO PÚBLICO
- estado del issue / PR
- estado del CI / revisión

CLASIFICACIÓN
- merge / port-rebuild / close / park
- justificación de un párrafo

ACCIÓN EN LINEAR
- crear / actualizar / no se necesita elemento en Linear
- proyecto / carril si aplica

PRÓXIMA ACCIÓN DEL OPERADOR
- próximo movimiento exacto

Casos de uso recomendados

  • "Audita el backlog de PRs abiertos y dime qué fusionar vs reconstruir"
  • "Mapea los issues de GitHub en nuestros carriles de programa ECC 1.x y ECC 2.0"
  • "Verifica si esto necesita un issue en Linear o debe permanecer solo en GitHub"

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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