MCPInstall

project-update-items

by fandhe-aiAI & Agents

プロジェクトアイテムのフィールド値 (Status/Priority/Size 他) をクエリフィルタやアイテム指定で絞り込んで一括更新する。SINGLESELECT/TEXT/NUMBER/DATE のフィールドタイプに対応。「Status を In Progress に変更」「優先度を一括更新」「Todo を全部 In Progress に」などで使用。

Installs
841
Last 24h
—
Trending rank
—
Security
Not audited

Install

Works with every agent the skills CLI supports.

npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill project-update-items
  1. 01

    Install

    Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.

  2. 02

    Describe the task

    Ask your agent for something this skill covers. It loads project-update-items automatically when relevant.

  3. 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-update-items

プロジェクトアイテムのフィールド値を一括で更新します。ステータス変更、優先度変更、サイズ設定などに対応します。

前提条件

  • 対象の GitHub Project にアイテムが存在すること
  • gh CLI 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: 更新対象と更新内容を確認する

ユーザーから以下を確認:

  • 対象の指定方法:
    • クエリフィルタ（例: status:Todo, label:bug, assignee:@me）
    • アイテム番号の直接指定
    • 全件
  • 更新するフィールド: Status, Priority, Size, またはカスタムフィールド
  • 新しい値: 例: Status → "In Progress", Priority → "High"

Step 2: 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 で対象フィールドの ID と、更新先の値に対応するオプション ID を解決する。

Step 3: 対象アイテムを検索する

gh project item-list <number> \
  --owner <owner> \
  --format json \
  --limit 999

ユーザー指定の条件でアイテムをフィルタする。--query パラメータが使える場合はそちらを優先:

gh project item-list <number> \
  --owner <owner> \
  --query "status:Todo" \
  --format json

Step 4: ユーザーに更新内容を確認する

更新対象と変更内容を一覧表示:

以下の N 件のアイテムを更新します:
- #1: ソーシャルログイン — Status: Todo → In Progress
- #2: パスワードリセット — Status: Todo → In Progress

実行しますか？

Step 5: フィールド値を一括更新する

各アイテムに対してフィールド値を更新:

gh project item-edit \
  --id <item-id> \
  --field-id <field-id> \
  --project-id <project-id> \
  --single-select-option-id <option-id>

フィールドタイプに応じて適切なフラグを使用:

  • SINGLE_SELECT: --single-select-option-id
  • TEXT: --text
  • NUMBER: --number
  • DATE: --date（YYYY-MM-DD 形式）

Step 6: 更新結果を報告する

更新されたアイテムの一覧を表示:

#タイトルフィールド旧値新値
1ソーシャルログインStatusTodoIn Progress
2パスワードリセットStatusTodoIn Progress

注意事項

  • バッチ更新前に必ずユーザーの確認を得る
  • オプション値がプロジェクトのフィールド定義に存在しない場合はエラーを報告する
  • 複数フィールドを同時に更新する場合は、フィールドごとに item-edit を実行する
  • GitHub API レート制限に注意し、大量更新時は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、以下で更新内容を確認する:

gh project item-list <number> --owner <owner> --format json --limit 999

対象アイテムのフィールド値が新しい値に変わっていれば完了。

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-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-update-items skill do?

プロジェクトアイテムのフィールド値 (Status/Priority/Size 他) をクエリフィルタやアイテム指定で絞り込んで一括更新する。SINGLESELECT/TEXT/NUMBER/DATE のフィールドタイプに対応。「Status を In Progress に変更」「優先度を一括更新」「Todo を全部 In Progress に」などで使用。

How do I install project-update-items?

Run npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill project-update-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-update-items/ (personal) or .claude/skills/project-update-items/ (project).

Which AI agents can use project-update-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-update-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-update-items?

It is published by fandhe-ai in fandhe-ai/agent-cli-skills. It has 841 recorded installs.

More from fandhe-ai/agent-cli-skills

View all →

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。

Code Quality & Workflow1.9K installs

create-commit

fandhe-ai/agent-cli-skills

Conventional Commits 形式で git コミットを作成する。staged 差分から type/scope を推定し、breaking change やシークレット混入 (.env 等) を検出。pre-commit フックを必ず通す (--no-verify 不可)。「コミットして」「git commit」「変更を記録して」などで使用。

Code Quality & Workflow1.9K installs

create-pr

fandhe-ai/agent-cli-skills

Conventional Commits 形式で GitHub PR を作成する。OWASP Top 10 のセキュリティチェック必須で、問題があれば PR 作成を中止。Summary/Test plan/Design を含む body を生成。「PR 作って」「プルリク」「gh pr create」などで使用。別リポジトリ (upstream) への貢献は contribute-skill。

Code Quality & Workflow1.9K installs

implement-issue

fandhe-ai/agent-cli-skills

GitHub Issue を読み込み、/local-plans/ - .md に詳細計画を作成してユーザー承認後にコードを実装する。実装後はセキュリティレビュー (OWASP Top 10) → テスト実行 → Conventional Commits でコミット。Issue 番号や URL を渡された実装依頼、「Issue N を実装して」「この Issue を着手」などで使用。

AI & Agents1.9K installs

create-issue

fandhe-ai/agent-cli-skills

GitHub Issue を親子構造 (sub-issues) で作成する。gh issue create で親・子 Issue を生成し、gh api .../subissues で親子関係を紐付ける。タイトルは Conventional Commits 形式 (feat:, fix: 等) を推奨。「Issue 作って」「タスクを分解して Issue 化」などで使用。

Backend & APIs1.9K installs

implement-review

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。

Code Quality & Workflow1.9K installs

Popular ai & agents skills

View category →

google-agents-cli-publish

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).

AI & Agents513.9K installs

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).

AI & Agents513.5K installs

skill-creator

anthropics/skills

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.

OfficialAI & Agents416.4K installs

codex-pet

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Codex Pet generator on RunComfy. Build a Codex-compatible Codex Pet spritesheet.webp + pet.json from a single reference image, drop it into ${CODEXHOME:-$HOME/.codex}/pets/ / and Codex picks it up as a custom Codex Pet next to the 8 built-ins. This skill produces the exact Codex Pet atlas Codex expects (1536x1872 PNG/WebP, 8 cols x 9 rows, 192x208 cells, 9 animation states — idle, running-right, running-left, waving, jumping, failed, waiting, running, review). Calls OpenAI GPT Image 2 edit ONCE via the local RunComfy CLI as runcomfy run openai/gpt-image-2/edit to produce a canonical Codex Pet pose, then assembles all 9 animation rows programmatically with ImageMagick micro-transforms — no Codex Pro, no $imagegen, no OPENAIAPIKEY required, only RUNCOMFYTOKEN. Triggers on "codex pet", "create codex pet", "make codex pet", "hatch codex pet", "/hatch image", "desktop pet codex", "codex pets", "spritesheet.webp", or any explicit ask to build a custom pet for OpenAI Codex.

AI & Agents402.1K installs

full-output-enforcement

leonxlnx/taste-skill

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.

AI & Agents401K installs

executing-plans

obra/superpowers

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

AI & Agents245.7K installs