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Skill

/slack-todo-extractor

Slackの同期データからメンションを検索しTODO/タスクを抽出・ステータス判定するスキル。 「Slackからタスク抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。

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ai-agent-camp
345193 skills8 agents200 commands
Install
$ npx -y skills add minicoohei/ai-agent-camp --skill slack-todo-extractor --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/slack-todo-extractor

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

Slackの同期データからメンションを検索しTODO/タスクを抽出・ステータス判定するスキル。 「Slackからタスク抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。

SKILL.md

slack-todo-extractor.SKILL.md
name: slack-todo-extractor
description: "Slackの同期データからメンションを検索しTODO/タスクを抽出・ステータス判定するスキル。 「Slackからタスク抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。"
triggers:
  - Slackからタスク抽出
  - TODO確認
  - メンション確認
  - 宛のタスク
  - Slackの未対応タスク
  - slack-todo-extractor
  - Slack TODO

Slack TODO抽出スキル

概要

Slackの同期データ(`slack-sync/data/`)から、特定ユーザー宛のメンションを検索し、スレッド返信を含めてTODO/タスクを抽出・ステータス判定するスキルです。

クイックスタート

# 基本(キーワードベース)
uv run python skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
  --users "YourName,your-username" \
  --period "2026-01-06:2026-01-08"

# LLMベース(高精度、要GEMINI_API_KEY)
uv run python skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
  --users "YourName,your-username" \
  --period "1/6:8" \
  --use-llm

入力パラメータ

| パラメータ | 必須 | 説明 | 例 | |-----------|------|------|-----| | `--users`, `-u` | Yes | 対象ユーザー名(カンマ区切り) | `YourName, your-username` | | `--period`, `-p` | Yes | 検索期間 | `2026-01-06:2026-01-08` or `1/6:8` | | `--workspace`, `-w` | No | ワークスペース(省略時は全て) | `my-workspace`, `my-workspace-2` | | `--use-llm` | No | LLM(Gemini 2.0 Flash)で判定 | - | | `--output`, `-o` | No | 出力形式 | `markdown`(デフォルト)or `json` |

処理フロー

Step 1: メンション検索

`slack-sync/data/{workspace}/*.md` から `@ユーザー名` を含むメッセージを検索

Step 2: スレッド返信の確認

各メンションに対して:

  • スレッド返信(`> ####` 形式)を抽出
  • 同日のチャンネル内後続メッセージを確認

Step 3: ステータス判定

キーワードベース(`--use-llm` なし)

| 条件 | ステータス | |------|-----------| | 対象ユーザーが「完了」「対応しました」等 | completed | | 依頼者が「ありがとう」「確認します」等 | completed | | 対象ユーザーが「承知」「やります」等 | in_progress | | 返信なし | pending |

LLMベース(`--use-llm` あり)

Gemini 2.0 Flashが文脈を理解して判定:

  • 「承知」は受諾であり完了ではない
  • 期限が設定されている場合、その期限前は対応中
  • 依頼者の確認返信で完了判定

環境設定

GEMINI_API_KEY(LLMモード使用時)

Credential Store に設定:

uv run python tools/credential_manager.py store GEMINI_API_KEY

前提条件

  • `slack-sync/` のSlack同期が完了していること(`data/slack-sync/` 参照)

関連スキル

  • `slack-search`: Slackメッセージの全文検索
  • `slack-task-manager`: 統合タスク管理
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