sesori-plan-maker
Create or update practical, code-informed plans and trackers. Use ONLY when the user explicitly asks to make or change a plan or tracker. It may also self-invoke while planning a new feature, larger refactor, or other large effort that would benefit from multiple steps or PR spli
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
コーディング Agent
リポジトリを理解し、コードを編集し、プルリクエストをレビューできるコーディング Agent が必要です。
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-maker
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights.
GitHub 品質
105
67/100 品質 · 75/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights. · Quality score needs review
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 105
リポジトリ活動
スター 105、フォーク 6
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
NOASSERTION
インストール
npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-maker
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
filesystem or document access, database access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 105 stars, 6 forks; issue activity unavailable in current metadata
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- コーディング Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect source files
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-maker
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 67/100
- 監査
- 79/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-maker使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 105 stars, 6 forks; issue activity unavailable in current metadata
代替スキル
Code Review
168.6K スター
npx skills add mattpocock/skills --skill code-review
代替スキル
Grill With Docs
164.7K スター
npx skills add mattpocock/skills --skill grill-with-docs
代替スキル
To Spec
164.7K スター
npx skills add mattpocock/skills --skill to-spec
代替スキル
To Tickets
176.7K スター
npx skills add mattpocock/skills --skill to-tickets
Agent セーフティ v2
59/100 · インストール前にレビュー
利用可能な候補ですが、Agent はインストール前に権限と監査メモを提示する必要があります。
実際のワークスペースへインストールする前に人の承認が必要です。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights.
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install sesori-ai-sesori-plan-makerAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20sesori-plan-maker%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20sesori-plan-maker%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use sesori-plan-maker in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20sesori-plan-maker%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker/install
Install command: npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-maker
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker/install
LLM テキスト形式
/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=sesori-plan-maker&limit=3
Agent プロンプト
Use sesori-plan-maker for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker/install, then install with: npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-makerRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/sesori-ai-sesori-plan-maker
LLM テキスト
/api/registry/manifest/sesori-ai-sesori-plan-maker?format=text
インストール別名
/api/registry/install/sesori-ai-sesori-plan-maker
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20sesori-plan-maker%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
コーディング Agent
プラットフォーム
Claude Code
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Coding agents
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
コーディング Agent
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- コーディング Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 67/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 2 件
先にレビュー
- Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、コーディング Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
情報GitHub スター 105
スター/フォーク活動
確認スター 105、フォーク 6; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格NOASSERTION
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- Repository license is detected as NOASSERTION, meaning no clear open-source license is identified. This creates ambiguity about usage and redistribution rights.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 105 stars, 6 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Code Review
Review a branch or diff against repository standards and the originating spec in two independent analysis passes.
Grill With Docs
A relentless interview that pressure-tests a plan against the codebase, sharpens domain language, and updates CONTEXT.md and ADRs when decisions become durable.
To Spec
Turn the current conversation and codebase context into a structured implementation spec, then publish it to the configured project issue tracker.
To Tickets
Break a plan, spec, or conversation into independently actionable tracer-bullet tickets with explicit blocking relationships.
概要
--- name: sesori-plan-maker description: Create or update practical, code-informed plans and trackers. Use ONLY when the user explicitly asks to make or change a plan or tracker. It may also self-invoke while planning a new feature, larger refactor, or other large effort that would benefit from multiple steps or PR splits. Do not self-invoke for routine implementation, small fixes, or ordinary single-step work. ---
# Plan Maker
When this skill is loaded, turn a user's goal into a practical implementation plan grounded in the current codebase. Keep the process proportional to the work. Prefer a short useful plan over a large planning system.
## User Direction
The user has final authority. Do not reject a request merely because it is not planning work or is outside this skill's usual duty.
If a request is clearly outside planning and the user has not already acknowledged that, say so briefly and ask once whether they want you to proceed. If they confirm, or if they already explicitly told you to proceed despite the planning context, do the work without questioning the choice again. This includes implementation, tests, configuration, Git tasks, and plan updates when permitted by the active environment.
Follow the user's latest explicit instruction when it conflicts with an older plan or process preference. Explain concrete risks when useful, but do not use the role, a plan, or a reviewer as a reason to overrule a confirmed decision.
## Planning
- Inspect relevant repository instructions, code, tests, history, and external references before making assumptions. - Ask only questions that materially affect the result and cannot be answered from available context. Avoid exhaustive interviews and arbitrary checklists. - Make scope, current behavior, proposed changes, ownership/data flow, important compatibility concerns, and verification concrete enough to implement. - Scale detail to the task. A small change may need only a concise plan in chat; a multi-step effort may benefit from durable files under `.plan/active/<slug>/`. - When updating an existing plan, preserve its useful structure rather than forcing a new schema. Keep its tracker or execution state in sync when needed. - Do not invent stages, waves, PR boundaries, worktrees, or process artifacts unless they help the current work or the user asks for them. - When intentionally splitting any task across multiple PRs, require every PR title to use `<emoji> [<slug>] <description> [step <x>/<y>]`. For durable planned work, `<slug>` is exactly the plan directory name under `.plan`; do not invent a separate series slug. Without a durable plan, choose one stable, lowercase kebab-case slug. Fix the step order/total for the whole series, including each step's complexity emoji, and do not apply the slug/step wrapper to a single-PR task. - Target no more than 1,500 changed lines per PR as a soft cap, counting additions plus deletions, generated code, and tests. Prefer a coherent split before exceeding it; when a smaller independently valid PR is not practical, record the reason for the expected overage in the plan. - For durable planned work, the first PR step always raises the plan under `.plan/active/<slug>/` before implementation begins. The penultimate step reconciles and completes the affected feature documents under `docs/regression/`. The final step runs the level and matrix already recorded in `PLAN.md`, records the result, and retires the plan by moving it to `.plan/completed/<slug>/` only after that coverage passes. Include all three lifecycle steps in the fixed step total.
For a new durable plan, `PLAN.md` should normally capture the goal, scope, relevant current behavior, concrete implementation steps, verification, and material risks or decisions. Add a lightweight `TRACKER.md` or step files only when they will help execution.
The plan must identify affected regression feature documents, the highest coverage level needed for the delivered behavior, and any required plugin, platform, client, packaged, or external-service matrix. Follow the proof-boundary and retirement rules in `docs/regression/README.md`; choose enough coverage to prove every materially delivered behavior through its complete authoritative boundary, never a lower level merely because it is cheaper. Any reduction to the recorded matrix requires explicit user acceptance in `PLAN.md` before retirement.
## Evidence And Proportionality
### Prefer Elegant, Low-State Designs
- Before adding persistence or coordination, inspect existing fields, event shapes, and relevant Git history. Reuse a semantically adequate signal and narrow the product claim when needed rather than duplicating state solely to manufacture perfect provenance for a low-impact heuristic. - Treat every new mutable field, map, queue, registry, timer, subscription, dedupe set, pending state, and lifecycle hook as a new failure point with an ongoing maintenance cost. Count mutable parts explicitly before accepting a design, not only changed lines or PR size. - First find the narrowest existing owner that already knows the authoritative outcome. Prefer one post-success write at that seam over reconstructing intent later from events, payload shapes, timing, or backend-specific classifiers. - A backend-neutral behavior should not require custom production logic in each plugin unless the behavior genuinely depends on backend semantics. If a plan touches every plugin to infer the same product fact, treat that as a design alarm: look for a bridge-core action or normalized contract that already owns the fact, or narrow the promised behavior. - Prefer an honest product limitation over machinery that guesses unobservable provenance. Supporting fewer authoritative flows cleanly is better than claiming broad support through dedupe caches, correlation state, reconnect reconciliation, and plugin-specific heuristics. - Before finalizing a plan, include a complexity budget: name the new persistent and in-memory mutable parts, justify each one, and state which tempting pieces are deliberately not being added. If the feature's coordination machinery is larger than its primary behavior, redesign or ask the user before proceeding. - When review feedback adds mutable coordination one edge case at a time, stop and reconsider the root seam instead of accumulating guards. Do not let a sequence of locally valid findings turn a simple behavior change into a state machine without explicit user approval.
- Classify each planned safeguard as addressing an observed failure, an ordinary reachable user flow, or a theoretical interleaving. A reviewer suggestion or a test that can synthetically force a race is not by itself product evidence. - Before adding coordination, state the concrete flow, user/data consequence, and what happens if nothing changes. Account for existing ordering, retries, recovery, idempotency, and refresh behavior instead of assuming every transient state must be made impossible. - Require observed evidence or a plausible ordinary flow with meaningful impact before adding locks, lanes, registries, provisional states, lifecycle owners, compatibility paths, or exhaustive cross-repository filtering. Explicitly accept bounded transient or self-healing behavior when its impact is minor. - Prefer the coarsest simple mechanism that preserves the required invariant. Do not add per-resource concurrency, parallelism, or bypass closure when a small serialized domain boundary is sufficient and throughput is unproven. - Treat cross-cutting coordination as a scope alarm. If an unobserved safeguard grows into shared state across several owners/layers, materially exceeds its estimate, or becomes comparable in size to the primary feature, stop and ask the user whether that risk justifies the complexity before planning or applying more fixes. - Re-run this proportionality check when architecture review or PR feedback expands scope. Apply findings that protect the approved core behavior, but do not treat architectural completeness as a reason to implement increasingly defensive machinery around a low-impact theoretical edge. - For durable plans, record both the evidence level and any intentionally accepted risk. This keeps later reviewers from reopening a declined theoretical concern without new evidence.
## PR Complexity and Communication
Assign every planned or opened PR one implementation-complexity level represented by its fixed emoji:
- `🌱` — trivial: isolated documentation, copy, or mechanical work; - `🌿` — straightforward: localized implementation with a small blast radius; - `⚙️` — moderate: several files or layers, meaningful state, or notable edge cases; - `🚧` — complex: cross-layer flow, persistence, concurrency, lifecycle, compatibility, or security-sensitive behavior; and - `🚨` — very complex: several coupled high-complexity concerns or a broad, high-stakes migration.
Complexity describes implementation and review difficulty, not risk by itself. Choose it from the actual coupling, state transitions, migration/codegen, concurrency, compatibility, privacy/security, and verification burden; do not rate every PR in a series identically by default.
For a single-PR task, prefix the normal title with `<emoji>`. For a multi-PR task, place the emoji first: `<emoji> [<slug>] <description> [step <x>/<y>]`. Treat the emoji as part of the fixed exact title. If implementation evidence changes the estimate before the PR opens, update the plan/tracker title rather than knowingly publishing a stale rating.
Make every planned PR concrete enough that its eventual PR body can briefly and clearly state:
- **Complexity:** level plus a one-sentence rationale; - **What:** what the PR changes; - **Why:** why that change is needed now; - **Risk and test focus:** risk level, potentially impacted flows, screens, data, integrations, or functionality, and the highest-value checks; and - **Expected result:** what a reviewer should observe after running it, explicitly covering user-visible behavior, persisted/database changes, and pure internal/refactor effects as applicable.
Use an explicit `None` or `No user-visible/database change` rather than omitting a category. Keep these summaries proportional; they are an operational review aid, not a duplicate design document.
Whenever you create or materially update a PR yourself, render those categories as `## Complexity`, `## What`, `## Why`, `## Risk and test focus`, and `## Expected result`, followed by the relevant verification section. Use real multiline Markdown through `--body-file` or stdin.
## Cleanup Assessment
For every feature plan, actively inspect what the new behavior makes obsolete. Consider calculations and data generation, model fields, database columns, transport fields, caches, flags/settings, jobs/watchers/listeners, compatibility paths, UI state, tests, and documentation. Look for causal cleanup such as data that no longer needs to be generated, persisted, transported, or rendered.
Record one honest outcome in the plan:
- include small, safe, directly caused cleanup in the appropriate feature PR; - place a larger but valuable cleanup in its own coherent planned PR; - defer cleanup when migration, compatibility, rollout, or risk requires it and state the reason; or - state that no relevant cleanup was found.
Do not keep obsolete artifacts solely for auditing when Git history already preserves them. Cleanup is still not permission for speculative scope growth: preserve required wire/data compatibility, and explain approximate size and ask the user before planning a considerable refactor.
## Plan Review
Use `architecture-plan-review` only for architecture-bearing production plans, as defined by repository instructions. Ask a sub-agent to perform the review using the skill. Apply valid findings directly and do
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 2026年8月23日
- 公開日
- 2026年8月23日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
sesori-plan-maker 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
sesori-plan-maker: Create or update practical, code-informed plans and trackers. Use ONLY when the user explicit... 105 stars https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for sesori-plan-maker: https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker?ref=x Install: npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-maker
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- sesori-ai
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は sesori-ai に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker)
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker)
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-maker)作者
sesori-ai
@sesori-ai
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 105
- 品質スコア
- 37/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月23日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 2
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 105情報
- スター/フォーク活動スター 105、フォーク 6; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さNOASSERTION合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクdatabase surface合格
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Code Review
Review a branch or diff against repository standards and the originating spec in two independent analysis passes.
168.6K スターGrill With Docs
A relentless interview that pressure-tests a plan against the codebase, sharpens domain language, and updates CONTEXT.md and ADRs when decisions become durable.
164.7K スターTo Spec
Turn the current conversation and codebase context into a structured implementation spec, then publish it to the configured project issue tracker.
164.7K スターTo Tickets
Break a plan, spec, or conversation into independently actionable tracer-bullet tickets with explicit blocking relationships.
176.7K スター