
project-add-items
Markdown チェックリスト・YAML タスクリスト・要件定義書などからプロジェクトアイテムを一括作成する。タイトル・本文・Priority・Size をパースして gh project item-create + item-edit でフィールド設定。「要件書からアイテム作って」「タスクをプロジェクトに追加」「ロードマップを取り込んで」などで使用。
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Install
Works with every agent the skills CLI supports.
npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill project-add-items- 01
Install
Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.
- 02
Describe the task
Ask your agent for something this skill covers. It loads project-add-items automatically when relevant.
- 03
Review the result
The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.
SKILL.md
The instructions your agent reads when the skill is triggered.
project-add-items
要件定義書・タスクリスト・ロードマップなどのソースからプロジェクトアイテムを一括作成します。
前提条件
- 対象の GitHub Project が存在すること
ghCLI がインストールされ、認証済みであること(projectスコープ付き)
フロー
Step 1: ソースを特定する
ユーザーからアイテムのソースを取得:
- ファイルパス(Markdown、YAML 等)
- URL(GitHub Issue 一覧、Wiki ページ等)
- インラインテキスト(ユーザーが直接入力)
Step 2: ソースを解析してアイテムを抽出する
ソース形式に応じて解析し、以下の情報を抽出:
- タイトル
- 本文・説明
- 優先度(High / Medium / Low)
- サイズ(XS / S / M / L / XL)
- カテゴリ(セクション見出し等から)
対応ソース形式の例:
Markdown チェックリスト:
## 認証機能
- [ ] ソーシャルログイン実装 (Priority: High, Size: L)
- [ ] パスワードリセット (Priority: Medium, Size: M)
## ダッシュボード
- [ ] 利用統計グラフ (Priority: Low, Size: S)
YAML タスクリスト:
tasks:
- title: "ソーシャルログイン実装"
priority: High
size: L
description: "OAuth2 を使用した Google/GitHub ログイン"
Step 3: フィールドメタデータを取得する
# プロジェクト ID を取得
gh project view <number> --owner <owner> --format json -q '.id'
# フィールド ID とオプション ID を取得
gh project field-list <number> --owner <owner> --format json
jq でフィールド名→フィールド ID、オプション名→オプション ID を解決する。
Step 4: アイテムを一括作成する
抽出した各アイテムに対して:
gh project item-create <number> \
--owner <owner> \
--title "<タイトル>" \
--body "<本文>" \
--format json
出力からアイテム ID を取得する。
Step 5: フィールド値を設定する
各アイテムに対してフィールド値を設定:
# Priority を設定
gh project item-edit \
--id <item-id> \
--field-id <priority-field-id> \
--project-id <project-id> \
--single-select-option-id <option-id>
# Size を設定
gh project item-edit \
--id <item-id> \
--field-id <size-field-id> \
--project-id <project-id> \
--single-select-option-id <option-id>
# Status を設定(デフォルト: Todo)
gh project item-edit \
--id <item-id> \
--field-id <status-field-id> \
--project-id <project-id> \
--single-select-option-id <todo-option-id>
Step 6: 作成結果を一覧表示する
作成されたアイテムの一覧を表示:
| # | タイトル | Priority | Size | Status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ソーシャルログイン実装 | High | L | Todo |
| 2 | パスワードリセット | Medium | M | Todo |
注意事項
- 大量のアイテム(20件以上)を作成する場合は、ユーザーに確認してからバッチ実行する
- ソースの形式が不明な場合はユーザーに確認する
- フィールド値がプロジェクトのオプションに一致しない場合はスキップして警告する
- GitHub API レート制限に注意し、必要に応じてバッチサイズを調整する
- ネットワークを要する(主に API 経由。後述の「sandbox 環境での実行」節を参照)
検証
Step 6 完了後、以下で作成済みアイテムを確認する:
gh project item-list <number> --owner <owner> --format json --limit 999
作成したタイトルが一覧に含まれ、Priority / Size / Status が期待値と一致すれば完了。
sandbox 環境での実行
このスキルはネットワーク越しの GitHub 操作(gh project item-create / item-edit)を必須とする。該当コマンドはコマンド単位で sandbox 無効にして実行する。ネットワーク遮断を解除できない環境では実行できない。
FAQ
What does the project-add-items skill do?
Markdown チェックリスト・YAML タスクリスト・要件定義書などからプロジェクトアイテムを一括作成する。タイトル・本文・Priority・Size をパースして gh project item-create + item-edit でフィールド設定。「要件書からアイテム作って」「タスクをプロジェクトに追加」「ロードマップを取り込んで」などで使用。
How do I install project-add-items?
Run npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill project-add-items in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/project-add-items/ (personal) or .claude/skills/project-add-items/ (project).
Which AI agents can use project-add-items?
Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.
Is project-add-items safe to install?
No partner security audit is available yet. Skills can run commands and scripts, so read the SKILL.md and any bundled files before installing.
Who maintains project-add-items?
It is published by fandhe-ai in fandhe-ai/agent-cli-skills. It has 858 recorded installs.
More from fandhe-ai/agent-cli-skills
create-plan
fandhe-ai/agent-cli-skills
実装タスクの計画を /local-plans/ .md に作成する。「計画立てて」「設計して」「実装方針を考えて」「タスク分解して」で使用。 Explore Agent でコードベースを先に調査し、検証可能な粒度・並列実行可能な単位で記述する。 plan-verifier Agent で検証可能な標準フォーマット(背景・現状・設計・ファイル構成ツリー・実装ステップ・検証方法)に従う。 実装消化は implement-issue、Issue 化は create-issue-tree(未導入なら create-issue)を参照。
create-commit
fandhe-ai/agent-cli-skills
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fandhe-ai/agent-cli-skills
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implement-issue
fandhe-ai/agent-cli-skills
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create-issue
fandhe-ai/agent-cli-skills
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fandhe-ai/agent-cli-skills
コード変更 (git diff) の品質・アーキテクチャ準拠・セキュリティ (OWASP Top 10) を Agent ツール委譲で読み取り専用レビューする。コミット前/PR 作成前のセルフレビュー、「変更をレビューして」「コードレビューして」などで使用。GitHub PR のレビューには implement-review-pr を使用。
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google/agents-cli
This skill should be used when the user wants to "publish an agent", "publish my ADK agent", "register an agent with Gemini", "publish to Gemini" (formerly Gemini Enterprise), or needs guidance on the agents-cli publish gemini command. Also use when the user wants to "manage agents in Agent Registry", "list/update/delete registered agents", or "register an MCP server". Covers ADK vs A2A registration modes, programmatic and interactive usage, flag reference, auto-detection from deployment metadata, Agent Registry fleet management, and troubleshooting. Part of the agents-cli skills suite. Do NOT use for deployment (use google-agents-cli-deploy).
google-agents-cli-eval
google/agents-cli
This skill should be used when the user wants to "run an evaluation", "evaluate my agent", "evaluate my ADK agent", "write an eval dataset", "analyze eval failures", "compare eval results", "optimize agent", or needs guidance on the Gemini platform eval methodology and the Quality Flywheel. Covers eval metrics, dataset schema, LLM-as-judge scoring, and common failure causes. Applies to any agents-cli project, whatever framework the agent is written in. Do NOT use for agent API code patterns (ADK: use google-agents-cli-adk-code), deployment (use google-agents-cli-deploy), or project scaffolding (use google-agents-cli-scaffold).
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
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Use when executing an implementation plan in the current session as the implementer yourself — your human partner chose inline execution, or no subagent tool is available