github/breakdown-plan

エピック > 機能 > ストーリー/イネーブラー > テストの階層、依存関係、優先順位、自動追跡を含む包括的なプロジェクト計画を生成するIssue計画・自動化プロンプト。

breakdown-plan とは?

このスキルは、GitHub上でのプロジェクト計画とIssue管理を自動化・効率化するための強力なプロンプトです。エピック、機能、ストーリー/イネーブラー、テストという明確な階層構造に従って計画を生成し、依存関係や優先順位を自動的に設定します。AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)と連携し、AIが開発タスクの分析からIssue作成、トラッキング設定までを自動で実行するため、開発者は計画立案にかかる時間を大幅に削減できます。このスキルは、複雑なプロジェクトを構造化し、チーム全体で進捗を可視化したい場合に特に有用であり、アジャイル開発やスクラム手法との親和性が高いです。また、生成された計画はGitHubのIssueとして直接管理可能で、自動化されたワークフローによりプロジェクトの透明性と生産性を向上させます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/breakdown-plan

Installed? Explore more 生産性&コラボレーション skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

breakdown-plan は何をしますか?

エピック > 機能 > ストーリー/イネーブラー > テストの階層、依存関係、優先順位、自動追跡を含む包括的なプロジェクト計画を生成するIssue計画・自動化プロンプト。

概要

このスキルは、GitHub上でプロジェクト計画を構造化し、Issueの作成と自動追跡を効率化します。AIエージェントが入力された要件を分析し、以下の階層構造に基づいて計画を自動生成します。

  • エピック: 大規模なプロジェクト目標
  • 機能: エピックを構成する具体的な機能
  • ストーリー/イネーブラー: 機能を実現するためのユーザーストーリーまたは技術的タスク
  • テスト: ストーリー/イネーブラーを検証するためのテストケース

特徴

  • 階層構造: 計画は常に Epic > Feature > Story/Enabler > Test の順に整理されます。
  • 依存関係の自動検出: タスク間の依存関係を分析し、自動的に設定します。
  • 優先順位付け: ビジネス価値と技術的複雑性に基づいて優先順位を割り当てます。
  • 自動トラッキング: GitHub Issue のラベル、マイルストーン、プロジェクトボードと連携して進捗を自動追跡します。

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他、SKILL.md 形式をサポートするAIエージェント

使用方法

  1. AIエージェントにプロジェクトの要件やゴールを入力します。
  2. このスキルが自動的に分析し、階層構造の計画を生成します。
  3. 必要に応じて計画を編集・承認します。
  4. 生成されたIssueはGitHub上で自動的に作成・管理されます。

動作の仕組み

スキルは、入力されたテキストからキーワードと関係性を抽出し、以下の手順で計画を構築します。

  1. 要件分析: プロジェクトの目標とスコープを理解
  2. エピックの特定: 主要な成果物をエピックとして定義
  3. 機能の分解: 各エピックを具体的な機能に分割
  4. ストーリーの作成: 各機能をユーザーストーリーと技術タスクに詳細化
  5. テストケースの生成: 各ストーリーを検証するためのテストを作成
  6. 依存関係と優先順位の設定: タスク間の関係を分析し、優先順位を割り当て
  7. 自動Issue作成: 計画をGitHub Issueとして自動生成

設定

SKILL.md ファイルをプロジェクトのルートディレクトリに配置することで、AIエージェントが自動的に認識します。特別な設定は不要です。

例

入力例:
「ユーザー認証機能を追加したい。Googleログインとメール/パスワードログインをサポートし、セキュリティ監査も行いたい。」

生成される計画:
- エピック: ユーザー認証システム
  - 機能: Googleログイン統合
    - ストーリー: Google OAuth2.0認証フローの実装
    - テスト: Googleログイン成功/失敗テスト
  - 機能: メール/パスワードログイン
    - ストーリー: メールアドレスとパスワードによる認証の実装
    - テスト: ログイン/ログアウトのE2Eテスト
  - 機能: セキュリティ監査
    - ストーリー: 認証ログの記録と監視
    - テスト: 不正アクセス検出テスト

注意事項

  • このスキルはプロジェクト計画の初期ドラフトを提供します。実際の運用にはチームのレビューと調整が必要です。
  • 生成されたすべてのIssueはGitHub上で手動または自動で編集可能です。
  • 依存関係は単純な先行関係(ブロッカー)のみを自動設定します。複雑な依存関係は手動で調整してください。

ライセンス

このスキルはオープンソースとして提供されています。詳細はプロジェクトのLICENSEファイルを参照してください。

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.

関連スキル