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github/breakdown-plan

Invite de planification et d'automatisation d'issues qui génère des plans de projet complets avec une hiérarchie Epic > Feature > Story/Enabler > Test, dépendances, priorités et suivi automatisé.

Qu'est-ce que breakdown-plan ?

La compétence github/breakdown-plan est un outil de planification de projet automatisé qui crée des plans de travail structurés directement depuis votre terminal. Elle utilise une hiérarchie standardisée (Epic > Feature > Story/Enabler > Test) pour décomposer des objectifs complexes en tâches gérables, tout en définissant automatiquement les dépendances, les priorités et les jalons. Cette compétence est particulièrement utile pour les développeurs et chefs de projet qui utilisent GitHub Issues comme outil de suivi, car elle génère des issues formatées avec des templates prêts à l'emploi, des liens de dépendance et des labels de priorité. Compatible avec Claude Code et d'autres agents IA de développement, breakdown/plan élimine le travail manuel de planification et garantit une traçabilité complète entre les objectifs métier et les tâches techniques. Son fonctionnement repose sur l'analyse du prompt utilisateur pour inférer la structure optimale du projet, puis la création automatisée des issues GitHub avec les métadonnées appropriées (assignees, milestones, labels).

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofAgent Workflows
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/breakdown-plan

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Documentation

Que fait breakdown-plan ?

Invite de planification et d'automatisation d'issues qui génère des plans de projet complets avec une hiérarchie Epic > Feature > Story/Enabler > Test, dépendances, priorités et suivi automatisé.

Utilisation

Pour utiliser cette compétence, fournissez un prompt décrivant votre objectif de projet. L'agent générera un plan structuré incluant :

  • Epics : Objectifs de haut niveau qui regroupent plusieurs fonctionnalités
  • Features : Fonctionnalités spécifiques réalisables
  • Stories / Enablers : Tâches utilisateur ou techniques détaillées
  • Tests : Cas de test associés à chaque story

L'agent créera automatiquement des issues GitHub avec :

  • Titres et descriptions formatés
  • Dépendances entre issues
  • Priorités (P0, P1, P2, P3)
  • Jalons (milestones) si nécessaire
  • Labels pour le suivi

Exemple de prompt

Planifions un nouveau service de notification par email pour notre application SaaS. Il doit supporter les templates HTML, les files d'attente (queues), et l'intégration avec SendGrid.

Configuration requise

  • Accès à un dépôt GitHub avec permissions de créer des issues
  • Variable d'environnement GITHUB_TOKEN configurée
  • (Optionnel) Variable d'environnement GITHUB_REPO pour le dépôt cible

Structure générée

flowchart TD
    Epic[Epic: Service de notification email]
    Feature1[Feature: Templates HTML]
    Feature2[Feature: File d'attente]
    Story1[Story: Créer éditeur de template]
    Story2[Story: Implémenter file RabbitMQ]
    Test1[Test: Valider envoi HTML]
    Test2[Test: Tester priorité de file]

    Epic --> Feature1
    Epic --> Feature2
    Feature1 --> Story1
    Feature2 --> Story2
    Story1 --> Test1
    Story2 --> Test2

Détails techniques

Cette compétence utilise l'API GitHub Issues pour créer et lier les issues. Les dépendances sont exprimées via des références croisées dans les descriptions et les commentaires. Les jalons et labels sont créés automatiquement si ils n'existent pas.

Commandes supportées

  • crée un plan — Génère un nouveau plan à partir de zéro
  • ajoute une story — Ajoute une story à un epic existant
  • mets à jour les priorités — Recalcule et met à jour les priorités des issues

Limitations

  • Les issues sont créées dans le dépôt configuré ; un seul dépôt à la fois
  • La hiérarchie est limitée à 4 niveaux maximum
  • Les dépendances cycliques ne sont pas détectées automatiquement

Ressources

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

Skills associés

steipete/gemini

Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.

community

steipete/gh-issues

Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.

community

steipete/skill-creator

Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.

community

steipete/clawhub

Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.

community

steipete/coding-agent

Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.

community

steipete/mcporter

List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.

community
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