Skill v1.0.0

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minicoohei/ai-agent-camp/slack-todo-extractor

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PublishedApril 28, 2026 at 05:31 AM

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version: "1.0.0" 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

bash

# 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：