# Issue Size Estimation

> Issue粒度判定とコード行数見積もりの基準、サイズラベル、分割判定ロジックを定義

- Skill: `majiayu000/issue-size-estimation` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add majiayu000/issue-size-estimation`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/issue-size-estimation/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/issue-size-estimation

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# Issue粒度判定 & コード行数見積もり

> **参照元**: 実装ワークフローの粒度判定ロジック

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## 概要

実装タスクは**200行以下のIssue**を対象とすることを推奨する。
大きなIssueは事前に `/decompose-issue` で分解してから実行すること。

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## 粒度判定基準

| 粒度 | 対応 |
|------|-------------|
| **200行以下** | 直接実装可能 |
| **200行超** | `/decompose-issue` で分割してから実装 |
| **新規設計** | `/detailed-design-workflow` で設計時に適切な粒度でIssue作成 |

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## 粒度ルール

| 項目 | 基準 |
|------|------|
| **コード量** | 200行以下 |
| **ファイル数** | 1-3ファイル |
| **責務** | 単一責務（1つの機能・1つの目的） |
| **テスト可能性** | 独立してテスト可能 |
| **所要時間目安** | 10-15分で実装完了 |

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## サイズラベル

プロジェクトで以下のラベルを使用することを推奨:

| ラベル | 目安行数 | 対応 |
|--------|---------|------|
| `size/xs` | ~50行 | 直接実装 |
| `size/s` | ~100行 | 直接実装 |
| `size/m` | ~200行 | 直接実装（境界） |
| `size/l` | ~400行 | **要分割** |
| `size/xl` | ~800行以上 | **要分割** |

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## 行数見積もり方法

**優先順位**:
1. Issue labelsから推定（`size/*` ラベル）
2. 設計書のコードブロックから推定
3. Issueタイトル・本文のキーワードから推定

**キーワードベース推定**:

| キーワード | 推定行数 |
|-----------|---------|
| `fix` | ~50行 |
| `update` | ~80行 |
| `add` | ~100行 |
| `refactor` | ~150行 |
| `create` | ~150行 |
| `implement` | ~200行 |

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## 分割判定

```python
def should_decompose(issue_id: int) -> bool:
    """分割が必要かどうか判定"""
    estimated = estimate_code_lines(issue_id)
    return estimated > 200
```

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## 大きなIssueを見つけた場合

```bash
# 1. まず分解コマンドを実行
/decompose-issue 8

# 2. 作成されたSubtaskを実装
# (各Subtaskを順次実装)
```

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## リトライポリシー

| 条件 | アクション |
|------|----------|
| Issue失敗（1-2回目） | リトライ |
| Issue失敗（3回目） | Draft PRを作成、ユーザーに報告 |
| 複数Issue並列時 | 失敗したIssueのみ報告、他は継続 |