"create ticket", "new issue", "bug", "story"?
WORKFLOW 1: 課題作成
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業務オペレーション公開スキル
Jira Project Tracking
AIエージェント向けのアジャイルプロジェクト管理 — JQL検索、スプリント計画、課題ライフサイクル、ベロシティ追跡、GitHubとSlack間のクロスシステム調整。
このスキルが教えること
特定の作業に再利用できるプレイブックです。
MCPサーバーはエージェントに利用可能なアクションを伝えます。スキルはそれらのアクションに関する判断を追加します：仕事の認識方法、従うべき順序、避けるべきこと、結果が完了したと判断する方法。
Jiraワークフローをオーケストレーションします — JQLによる課題検索、スプリント管理、課題作成とステータス遷移、ベロシティ追跡、アジャイルセレモニーの調整を行います。Jiraチケット作成、課題検索、スプリント計画、課題ステータス更新、スプリント進捗確認、プロジェクトボード管理時に使用してください。
アーキテクチャ
Jira Project TrackingがADK-Rustエージェントをどのように導くか。
スキルはサービス認証情報やビジネスデータではなく指示を含むため読みやすくポータブルです。ADK-Rustがエージェントに提供し、エージェントはレビュー済みのツール境界から選択し、接続されたMCPサーバーが認証された操作を実行します。
01
ユーザーリクエスト
エージェントは通常の言語で表現された目標を受け取ります。
02
Jira Project Tracking スキル
意図に合致し、意思決定ガイドを提供し、ツールの境界を絞り込みます。
03
ADK-Rustエージェント
ワークフローを計画し、各重要なステップをランタイムにストリームします。
04
mcp-jira
機能を所有するシステムに対して認証された操作を実行します。
05
検証済みの結果
スキルの完了ルールはユーザーに返される証拠を形作ります。
意思決定ガイド
エージェントがリクエストを適切なアクションに変換する方法。
これらのルートはスキルの指示から直接来ています。モデルが意図を認識し、全機能の即興ではなく特定のツールやワークフローを選択するのに役立ちます。
"search", "find", "JQL", "issues where"?
WORKFLOW 2: 課題検索
"sprint", "plan", "velocity", "capacity"?
WORKFLOW 3: スプリント管理
"move", "transition", "done", "in progress"?
WORKFLOW 4: 課題遷移
"board", "kanban", "status"?
WORKFLOW 5: ボード概要
不明？
質問: "チケットを作成しますか、課題を検索しますか、それともスプリントを管理しますか？"
実証済みのワークフロー
有用な結果のための繰り返し可能なシーケンス。
ワークフローは複数のツール呼び出しをユーザーが実際に認識するタスクに結びつけます。スキルはその順序と意図された結果を説明し、ADK-Rustは共有ランタイムを通じてエージェントの進行状況をストリームします。
012の呼び出し
課題作成
重複チェック + ACによる構造化作成
021の呼び出し
課題検索
JQLによるあらゆるフィルターのクエリ
033-4の呼び出し
スプリント管理
ベロシティを考慮した計画 + 範囲追跡
043の呼び出し
課題遷移
有効な状態チェック + 移動 + コメント
052の呼び出し
ボード概要
現在のスプリント状況を一目で確認
ツールの境界
スキルは15の文書化されたツールを使用する場合があります。
この許可リストはスキルによって宣言されます。エージェントがこの仕事に必要なアクションに集中し、mcp-jiraが認証、検証、接続されたシステムの責任を保持します。
list_projects
get_project
search_issues
get_issue
create_issue
update_issue
transition_issue
assign_issue
add_comment
list_comments
get_transitions
list_sprints
create_sprint
add_to_sprint
get_board
作業ルール
エージェントがすべきこと。
- 意思決定ガイドに従い、宣言されたツールの境界を使い、応答前に結果を検証してください。
運用の境界
エージェントが避けるべきこと。
- 本番作業でこのスキルを有効にする前に完全なSKILL.mdをレビューしてください。
インストールと接続
期待される機能の隣にスキルを追加してください。
ADK-Rustスキルローダーが検出できるリポジトリをインストールし、mcp-jiraに接続し、宣言されたツールが利用可能であることを確認してからエージェントにワークフローを使用させてください。
スキルをインストール
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-jira-project-tracking.git \
~/.skills/skills/jira-project-trackingADK-Rust読み込みの形状
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("jira-project-tracking").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;リポジトリの互換性声明: mcp-jiraサーバー接続が必要。オプションでmcp-githubによるPR連携、mcp-slackによるスプリント通知対応。
公式ドキュメント
完全なスキルパッケージを読む。
リポジトリは正確な指示、例、ヘルパースクリプト、アセット、MCP要件、ライセンス、後の更新に関して権威を保持します。
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ソース記録
このスキルエントリのリポジトリメタデータ。
- ライセンス
- Apache-2.0
- 許可されたツール
- 15
- 参照
- 3
- リビジョン
- 5913deea9b1b
- 更新済み
- 2026年5月31日