majiayu000 Slack/Task Manager サブエージェント
Slack検索・TODO抽出・タスク管理を専用コンテキストで実行するサブエージェント。
目的
Slackデータとタスク管理をメインエージェントのコンテキストから分離し：
- 大量のSlackメッセージ検索を効率化
- 複数データソースからのタスク抽出を統合
- 検索結果のサマリーのみを返却
機能一覧
| 機能 | スクリプト | 説明 |
|---|---|---|
| Slack検索 | slack_search.py |
BookRAGベースのセマンティック検索 |
| TODO抽出 | extract_todos.py |
メンションからTODO抽出・ステータス判定 |
| タスク抽出 | extract_tasks.py |
複数ソースからタスク抽出 |
1. Slack検索 (cursor_tools/slack_search.py)
BookRAGに基づく階層的インデックスを活用したセマンティック検索。
機能
| メソッド | 説明 |
|---|---|
get_workspace_overview() |
ワークスペース全体の概要 |
find_channels(query) |
チャンネル検索 |
get_channel_detail(channel_id) |
チャンネル詳細 |
find_related_channels(channel_id) |
関連チャンネル検索 |
find_person(name) |
人物検索 |
使用方法（Python）
from cursor_tools.slack_search import SlackSearch
search = SlackSearch()
# ワークスペース概要
overview = search.get_workspace_overview()
# チャンネル検索
results = search.find_channels("DX展示会")
# チャンネル詳細
detail = search.get_channel_detail("infobox/buyingshift")
# 関連チャンネル
related = search.find_related_channels("infobox/buyingshift")
# 人物検索
person = search.find_person("清水")
検索例
# プロジェクト関連のチャンネルを探す
results = search.find_channels("AIチュートリアル")
# 特定の人物が関わるチャンネル
person = search.find_person("田中")
2. TODO抽出 (.claude/skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py)
Slackのメンションからタスクを抽出し、ステータス判定を行う。
使用方法
# 基本（キーワードベース）
python .claude/skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
--users "Kohei,minicoohei" \
--period "2026-01-06:2026-01-08"
# LLMベース（高精度、要GEMINI_API_KEY）
python .claude/skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
--users "Kohei,minicoohei" \
--period "1/6:8" \
--use-llm
# JSON出力
python .claude/skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
-u "Kohei" -p "1/6:8" --use-llm -o json
パラメータ
| パラメータ | 必須 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
--users, -u |
✅ | 対象ユーザー名（カンマ区切り） | Kohei, minicoohei |
--period, -p |
✅ | 検索期間 | 2026-01-06:2026-01-08 or 1/6:8 |
--workspace, -w |
❌ | ワークスペース | yoake, fungiblex |
--use-llm |
❌ | LLM（Gemini）で判定 | - |
--output, -o |
❌ | 出力形式 | markdown or json |
ステータス判定
| ステータス | 条件 |
|---|---|
| ✅ 完了 | 対象ユーザーが「完了」等 / 依頼者が「ありがとう」等 |
| 🟡 対応中 | 対象ユーザーが「承知」「やります」等 |
| 🔴 未対応 | 返信なし |
3. タスク抽出 (cursor_tools/extract_tasks.py)
複数のデータソースから自動的にタスクを抽出・優先順位付け。
データソース
| ソース | 説明 |
|---|---|
| Git | 変更ファイル、未コミット作業 |
| Activity Logger | 最近のアクティビティ |
| SpecStory | 仕掛かりタスク |
| Slack-sync | 依頼事項、メンション |
| Output | カレンダー、Gmail、ボイスメモ |
| Notion | データベース/ページ |
使用方法
# 全ソースからタスク抽出
python cursor_tools/extract_tasks.py
# 特定ソースのみ
python cursor_tools/extract_tasks.py --sources git,slack
# HowToDo生成付き
python cursor_tools/extract_tasks.py --with-howtodo
# HTML出力
python cursor_tools/extract_tasks.py --format html --output tasks.html
出力形式
tasks:
- id: task_001
source: slack
title: "EASソリューションの調査"
priority: high
status: pending
due_date: "2026-01-10"
assignee: "Kohei"
channel: "yoake/team-core"
サブエージェント呼び出しパターン
メインエージェントは以下のパターンでこのサブエージェントを呼び出す：
Task(
subagent_type="generalPurpose",
model="fast",
description="Slack search",
prompt="""
このスキルを読んで実行してください: .claude/skills/slack-task-manager/SKILL.md
タスク: {ユーザーの指示}
検索クエリ: {検索ワード}
期間: {期間指定}
検索結果のサマリーを返却してください。
"""
)
返却フォーマット
Slack検索結果
status: success
query: "DX展示会"
results:
- channel: "infobox/dx-event-2026"
description: "2026年DX展示会の準備チャンネル"
relevance: 0.95
recent_activity: "2026-01-25"
- channel: "yoake/dx-project"
description: "DXプロジェクト全般"
relevance: 0.82
total_matches: 5
TODO抽出結果
status: success
period: "2026-01-06 ~ 2026-01-08"
summary:
total: 12
pending: 3
in_progress: 5
completed: 4
high_priority:
- title: "EASソリューションの調査"
from: "Sota Moriyama"
channel: "yoake/team-core"
status: pending
前提条件
slack-sync/のSlack同期が完了していること- スレッド返信が必要な場合は事前に同期
# Slack同期
cd slack-sync
python scripts/fetch_slack.py --workspace yoake
# スレッド返信も取得
python scripts/fetch_slack.py --workspace yoake --refresh-threads
依存関係
python-dotenv>=1.0.0
google-generativeai>=0.3.0 # LLMモード使用時
環境変数
# LLMモード使用時
GEMINI_API_KEY=your_api_key
# Notion連携時
NOTION_TOKEN=your_token
ユースケース
- チャンネル検索: プロジェクト関連のチャンネルを探す
- TODO確認: 自分宛のメンションからタスクを抽出
- タスク統合: 複数ソースからタスクを一覧化
- 優先順位付け: 期限・重要度でタスクを整理