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project-flow-ops

GitHubとLinear間の実行フローを運用し、Issueとプルリクエストをトリアージ、作業をリンクし、GitHubを公開情報の場、Linearを内部実行レイヤーとして維持します。バックログ管理、PRトリアージ、GitHubとLinearの連携が必要な場合に使用します。

project-flow-ops とは?

このスキルは、散在するGitHubのIssue、プルリクエスト(PR)、Linearのタスクを統合し、一貫した実行フローに変換します。コーディングではなく、調整(コーディネーション)が問題である場合に特に有用です。主な機能として、未処理のIssueやPRのバックログをトリアージし、各作業項目を「マージ」「ポート/再構築」「クローズ」「保留」のいずれかに分類します。また、アクティブな作業のみLinearに反映し、機械的に全てを同期するのではなく、GitHubを公開の場、Linearを内部実行の真実として分離・連携させます。出力は、公開ステータス、分類結果、Linearでのアクション、次の運用手順を明確に示す構造化テキストで提供されます。Claude Code、Cursor、Codexなど、AIエージェントがGitHubとLinearのAPIにアクセスできる環境で使用できます。

対応~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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ドキュメント

Project Flow Ops

このスキルは、散在するGitHubのIssue、プルリクエスト(PR)、Linearのタスクを1つの実行フローに変換します。

問題がコーディングではなく、調整(コーディネーション)である場合に使用してください。

使用するタイミング

  • 未処理のPRやIssueのバックログをトリアージする
  • 何をLinearに含め、何をGitHubのみに留めるかを判断する
  • アクティブなGitHub作業を内部実行レーンにリンクする
  • PRを「マージ」「ポート/再構築」「クローズ」「保留」に分類する
  • レビューコメント、CIの失敗、古くなったIssueが実行を妨げていないかを監査する

運用モデル

  • GitHub は公開・コミュニティの真実(ソース)です
  • Linear はアクティブなスケジュール作業のための内部実行の真実です
  • すべてのGitHub IssueにLinear Issueが必要なわけではありません
  • Linearの作成または更新は、以下の場合のみ行います:
    • アクティブ
    • 委任済み
    • スケジュール済み
    • クロスファンクショナル
    • 内部で追跡するほど重要

コアワークフロー

1. まず公開面を読む

以下を収集します:

  • GitHub IssueまたはPRの状態
  • 作成者とブランチの状態
  • レビューコメント
  • CIの状態
  • リンクされたIssue

2. 作業を分類する

各項目は、以下のいずれかの状態に分類されます:

状態意味
マージ自己完結型、ポリシー準拠、準備完了
ポート/再構築有用なアイデアだが、ECC内で手動で再導入すべき
クローズ方向性が誤り、古い、安全でない、または重複
保留潜在的に有用だが、現時点ではスケジュールされていない

3. Linearが必要か判断する

以下の場合のみLinearを作成または更新します:

  • 実行が積極的に計画されている
  • 複数のリポジトリやワークストリームが関与している
  • 作業に内部の所有権や順序付けが必要
  • Issueがより大きなプログラムレーンの一部である

機械的にすべてをミラーリングしないでください。

4. 2つのシステムの一貫性を保つ

作業がアクティブな場合:

  • GitHub Issue/PRは、公開で何が起こっているかを示すべき
  • Linearは内部でオーナー、優先度、実行レーンを追跡すべき

作業がリリースまたは却下された場合:

  • 公開された解決策をGitHubに投稿する
  • 対応するLinearタスクを適切にマークする

レビュールール

  • タイトル、要約、または信頼だけでマージしないでください。完全な差分(diff)を使用してください
  • 外部ソースの機能は、価値はあるが自己完結型でない場合、ECC内で再構築する必要があります
  • CIが赤の場合、分類して修正するかブロックします。マージ準備完了と偽装しないでください
  • 実際のブロッカーがプロダクトの方向性である場合、ツールの背後に隠れずにそう伝えてください

出力形式

以下を返却します:

公開ステータス
- Issue / PRの状態
- CI / レビューの状態

分類
- マージ / ポート-再構築 / クローズ / 保留
- 1段落の根拠

Linearアクション
- 作成 / 更新 / Linear項目は不要
- 該当する場合はプロジェクト / レーン

次の運用手順
- 正確な次のアクション

適切なユースケース

  • "未処理のPRバックログを監査し、何をマージすべきか、何を再構築すべきか教えてください"
  • "GitHub IssueをECC 1.xおよびECC 2.0プログラムレーンにマッピングしてください"
  • "これにLinear Issueが必要か、GitHubのみに留めるべきかを確認してください"

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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