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project-flow-ops

GitHub과 Linear 전반의 실행 흐름을 운영합니다. 이슈와 풀 리퀘스트를 분류하고, 진행 중인 작업을 연결하며, GitHub은 공개 상태로 유지하고 Linear는 내부 실행 계층으로 사용합니다. 사용자가 백로그 제어, PR 분류, 또는 GitHub-Linear 조정을 원할 때 사용합니다.

project-flow-ops란 무엇인가요?

이 스킬은 GitHub의 이슈, PR 및 Linear 작업을 하나의 실행 흐름으로 통합합니다. 코드 작성이 아닌 조정이 문제일 때 유용합니다. 사용자는 열린 PR 또는 이슈 백로그를 분류하고, 어떤 작업을 Linear로 가져올지 결정하며, 활성 GitHub 작업을 내부 실행 경로에 연결할 수 있습니다. PR을 병합, 포팅/재구축, 종료, 보류 상태로 분류하고, 리뷰 의견, CI 실패, 오래된 이슈가 실행을 차단하는지 감사합니다. GitHub은 공개 및 커뮤니티의 진실을 위한 공간이고, Linear는 활성 예정 작업을 위한 내부 실행 진실을 위한 공간입니다. 모든 GitHub 이슈가 Linear 이슈를 필요로 하지는 않으며, Linear는 작업이 활성, 위임, 예정, 교차 기능적, 또는 내부적으로 추적할 만큼 중요할 때만 생성 또는 업데이트됩니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

지원 대상~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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문서

Project Flow Ops

이 스킬은 분리된 GitHub 이슈, PR 및 Linear 작업을 하나의 실행 흐름으로 전환합니다.

문제가 코딩이 아닌 조정일 때 사용하세요.

사용 시기

  • 열린 PR 또는 이슈 백로그 분류
  • Linear에 넣을 것과 GitHub에만 남길 것 결정
  • 활성 GitHub 작업을 내부 실행 경로에 연결
  • PR을 병합, 포팅/재구축, 종료, 보류로 분류
  • 리뷰 의견, CI 실패, 오래된 이슈가 실행을 차단하는지 감사

운영 모델

  • GitHub은 공개 및 커뮤니티의 진실입니다.
  • Linear는 활성 예정 작업에 대한 내부 실행 진실입니다.
  • 모든 GitHub 이슈가 Linear 이슈를 필요로 하지는 않습니다.
  • Linear는 다음 조건 중 하나라도 해당될 때만 생성 또는 업데이트합니다:
    • 활성 상태
    • 위임됨
    • 예정됨
    • 교차 기능적
    • 내부적으로 추적할 만큼 중요함

핵심 워크플로우

1. 먼저 공개 표면을 읽습니다.

수집:

  • GitHub 이슈 또는 PR 상태
  • 작성자 및 브랜치 상태
  • 리뷰 의견
  • CI 상태
  • 연결된 이슈

2. 작업을 분류합니다.

모든 항목은 다음 상태 중 하나로 분류되어야 합니다:

상태의미
병합자체 포함, 정책 준수, 준비 완료
포팅/재구축유용한 아이디어지만 ECC 내에서 수동으로 다시 적용해야 함
종료잘못된 방향, 오래됨, 안전하지 않음, 또는 중복
보류잠재적으로 유용하지만 현재 예정되지 않음

3. Linear가 필요한지 결정합니다.

다음 조건에 해당할 때만 Linear를 생성 또는 업데이트합니다:

  • 실행이 적극적으로 계획됨
  • 여러 저장소 또는 워크스트림이 관련됨
  • 작업에 내부 소유권 또는 순서 지정이 필요함
  • 이슈가 더 큰 프로그램 경로의 일부임

모든 것을 기계적으로 미러링하지 마십시오.

4. 두 시스템을 일관되게 유지합니다.

작업이 활성 상태일 때:

  • GitHub 이슈/PR은 공개적으로 무슨 일이 일어나고 있는지 말해야 합니다.
  • Linear는 소유자, 우선순위, 실행 경로를 내부적으로 추적해야 합니다.

작업이 출시되거나 거부될 때:

  • 공개 해결 결과를 GitHub에 게시합니다.
  • Linear 작업을 그에 따라 표시합니다.

리뷰 규칙

  • 제목, 요약 또는 신뢰만으로 병합하지 말고 전체 diff를 사용하십시오.
  • 외부 소스 기능이 가치 있지만 자체 포함되지 않은 경우 ECC 내에서 재구축해야 합니다.
  • CI 빨간색은 분류 및 수정 또는 차단을 의미합니다. 병합 준비가 된 것처럼假装하지 마십시오.
  • 실제 차단 요소가 제품 방향인 경우 도구 뒤에 숨지 말고 그렇게 말하십시오.

출력 형식

반환:

공개 상태
- 이슈 / PR 상태
- CI / 리뷰 상태

분류
- 병합 / 포팅-재구축 / 종료 / 보류
- 한 문단 근거

LINEAR 조치
- 생성 / 업데이트 / Linear 항목 불필요
- 해당하는 경우 프로젝트 / 경로

다음 운영자 조치
- 정확한 다음 단계

좋은 사용 사례

  • "열린 PR 백로그를 감사하고 무엇을 병합하고 무엇을 재구축할지 알려줘"
  • "GitHub 이슈를 우리의 ECC 1.x 및 ECC 2.0 프로그램 경로에 매핑해줘"
  • "이것이 Linear 이슈가 필요한지 아니면 GitHub에만 남아야 하는지 확인해줘"

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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