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💼 Agentflow

agentflow

カンバンボード上で複数のClaude AIを連携させ、コード開発からレビュー、コスト管理まで自動化し、安定したパイプラインを実行するSkill。

⏱ 提案書ドラフト 2日 → 半日

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【自動化】AIガチ勢の最新活用術6選がこれ1本で丸分かり!【ClaudeCode・AIエージェント・AI経営・Skills・MCP】 ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review, per-task cost tracking, and crash-proof pipeline execution.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

カンバンボード上で複数のClaude AIを連携させ、コード開発からレビュー、コスト管理まで自動化し、安定したパイプラインを実行するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o agentflow.zip https://jpskill.com/download/2331.zip && unzip -o agentflow.zip && rm agentflow.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2331.zip -OutFile "$d\agentflow.zip"; Expand-Archive "$d\agentflow.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\agentflow.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して agentflow.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → agentflow フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Agentflow で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
  • Agentflow を使って、来週の会議用の資料を作って
  • Agentflow で、現状の課題を整理してアクションプランに落として

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

AgentFlow

概要

AgentFlow は、既存のカンバンボードを完全に自律的な AI 開発パイプラインに変えます。カスタムのオーケストレーションインフラストラクチャを構築する代わりに、プロジェクト管理ツール(Asana、GitHub Projects、Linear)を分散ステートマシンとして扱います。タスクはステージを移動し、AI エージェントはコメントを介して状態を読み書きし、人間はすでに使用している同じ UI を介して介入します。

その結果、携帯電話からパイプラインの完全な可視性が得られ、無料のクラッシュリカバリ(状態は PM ツールに保存され、メモリには保存されません)、そしてカードをドラッグするだけでいつでも人間が介入できるようになります。

このスキルを使用するタイミング

  • 複数の Claude Code ワーカーを開発ライフサイクル全体(ビルド、レビュー、テスト、統合)でオーケストレーションする必要がある場合に使用します。
  • AI 生成コードの AI レビューの前に、決定論的な品質ゲート(tsc/eslint/tests)が必要な場合に使用します。
  • カンバンボードまたは携帯電話からパイプラインの完全な可視性が必要な場合に使用します。
  • コスト追跡を伴う自律的なタスクディスパッチが必要なソロまたはチームプロジェクトを実行している場合に使用します。
  • セッションの再起動後も機能する、クラッシュに強いオーケストレーションが必要な場合に使用します。

コアコンセプト

7段階カンバンパイプライン

タスクは、バックログ、リサーチ、ビルド、レビュー、テスト、統合、完了の順に流れます。各ステージには特定のゲートがあります。カンバンボードがオーケストレーションレイヤーであり、個別のデータベース、メッセージキュー、カスタムインフラストラクチャは不要です。

ステートレスオーケストレーター

crontab 駆動のワンショットスイープが15分ごとに実行されます。デーモンもセッション依存性もありません。クラッシュしても、すべての状態が PM ツールに保存されているため、次のスイープが中断したところから再開します。

確率的である前に決定論的であること

ハードゲート(tsc + eslint + tests)は、AI レビューの前に実行され、約60%の問題をほぼゼロコストで検出します。AI レビューは、その後の第2のレイヤーとして行われます。

敵対的レビュー

別の AI エージェントがコードをレビューし、合格と判断する前に3つの問題点をリストアップする必要があります。これにより、形式的な承認を防ぎます。

推移的優先度ディスパッチ

最も下流の作業をアンブロックするタスクが最初に構築され、クリティカルパスが自動的に計算されます。

スキル / コマンド

/spec-to-board

SPEC.md をカンバンボード上のアトミックなタスクに分解し、依存関係をマッピングします。

/sdlc-orchestrate

推移的優先度と競合検出に基づいて、ワーカーにタスクをディスパッチします。crontab スイープとして実行されます。

/sdlc-worker --slot <N>

ターミナルスロットでワーカーを実行し、タスクをピックアップし、コードをビルドし、PR を作成します。3〜4個のワーカーを並行して実行します。

/sdlc-health

現在のステージ、割り当てられたエージェント、リトライ回数、各タスクの累積コストを示すリアルタイムのパイプラインステータスダッシュボードです。

/sdlc-stop

グレースフルシャットダウン:アクティブなワーカーは現在のタスクを完了し、未開始のタスクはバックログに戻ります。

ステップバイステップガイド

1. 仕様の作成

プロジェクトの SPEC.md を作成し、構築したいものを記述します。

2. タスクへの分解

claude -p "/spec-to-board"

これは SPEC.md を読み込み、アトミックなタスクに分解し、依存関係をマッピングし、カンバンボード上に作成します。

3. ワーカーの起動

3〜4個のターミナルウィンドウを開き、それぞれをワーカーのスロットとして使用します。

# Terminal 2 — Builder
claude -p "/sdlc-worker --slot T2"

# Terminal 3 — Builder
claude -p "/sdlc-worker --slot T3"

# Terminal 4 — Reviewer
claude -p "/sdlc-worker --slot T4"

# Terminal 5 — Tester
claude -p "/sdlc-worker --slot T5"

4. オーケストレーターの起動

# crontab に追加 (15分ごとに実行)
crontab -e
# 追加: */15 * * * * ~/.claude/sdlc/agentflow-cron.sh >> /tmp/agentflow-orchestrate.log 2>&1

5. 監視と介入

携帯電話でカンバンボードを開きます。タスクがパイプラインを流れるのを確認します。介入が必要な場合は、任意のカードを「Needs Human」にドラッグします。ターミナルダッシュボードを表示するには /sdlc-health を実行します。

6. パイプラインの停止

claude -p "/sdlc-stop"

品質ゲート

各ステージは、昇格前に特定のゲートを強制します。

  • Build から Review: tsc + eslint + npm test がすべて合格する必要があります(決定論的)
  • Review から Test: 敵対的レビューアが合格する前に3つの問題をリストアップする必要があります
  • Test から Integrate: 新規ファイルで80%のコードカバレッジしきい値
  • Integrate から Done: マージ後にメインブランチで完全なテストスイートを実行。失敗した場合は自動的にリバート

コスト追跡

ステージごとの上限付きタスク別コスト追跡(Sonnet のデフォルト):

  • Research: 約$0.10
  • Build: 約$0.40
  • Review: 約$0.10
  • Test: 約$0.05
  • Integrate: 約$0.03

自動ガードレール:$3/$8 で警告、人間によるエスカレーションを伴う $10/$20(Sonnet/Opus)でハードストップ。

安全性とリカバリ

  • 自動リバート: 統合の失敗は git revert をトリガーします(新しいコミット、強制プッシュはしません)
  • ブロックされたタスク: 2回の失敗後、タスクは人間によるレビューにエスカレートされます
  • デッドエージェント検出: 5分ごとのハートビート、10分タイムアウト後に再割り当て
  • グレースフルシャットダウン: /sdlc-stop はワーカーをドレインし、未開始のタスクをバックログに戻します
  • スコープクリープ検出: PR の差分ファイルが予測ファイルリストと比較されます
  • 仕様ドリフト検出: SHA-256 ハッシュ比較により、スプリント中の要件変更を検出します

インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/UrRhb/agentflow.git

# スキルとプロンプトを Claude Code の設定にコピー
cp -r agentflow/skills/* ~/.claude/skills/
cp -r agentflow/prompts/* ~/.claude/sdlc/prompts/
cp agentflow/conventions.md ~/.claude/sdlc/conventions.md

または、Claude Code プラグインとしてインストールします。

/plugin marketplace add UrRhb/agentflow
/plugin install agentflow

ベストプラクティス

  • 実行すること: /spec-to-board を実行する前に、明確な SPEC.md を作成してください。
  • 実行すること: 通常のプロジェクトでは、3〜4個のワーカーから開始してください。
  • 実行すること: カンバンボードから監視し、必要に応じてカードを「Needs Human」にドラッグしてください。
  • 実行すること: LEARNINGS.md を定期的に確認してください。一般的な失敗パターンが記録されています。
  • 実行しないこと: 決定論的な品質ゲートをスキップしないでください。それらはほとんどの問題を安価に検出します。
  • 実行しないこと: メインブランチに強制プッシュしないでください。AgentFlow は安全のために git revert を使用します。
  • 実行しないこと: プロジェクトの並列処理がサポートする以上のワーカーを実行しないでください。

トラブルシューティング

問題: ワーカーがスタックしているか、デッドになっているように見える

症状: タスクカード h

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

AgentFlow

Overview

AgentFlow turns your existing Kanban board into a fully autonomous AI development pipeline. Instead of building custom orchestration infrastructure, it treats your project management tool (Asana, GitHub Projects, Linear) as a distributed state machine — tasks move through stages, AI agents read and write state via comments, and humans intervene through the same UI they already use.

The result is complete pipeline observability from your phone, free crash recovery (state lives in your PM tool, not in memory), and human override at any point by dragging a card.

When to Use This Skill

  • Use when you need to orchestrate multiple Claude Code workers across a full development lifecycle (build, review, test, integrate)
  • Use when you want deterministic quality gates (tsc/eslint/tests) before AI review on AI-generated code
  • Use when you want full pipeline visibility from your Kanban board or phone
  • Use when running a solo or team project that needs autonomous task dispatch with cost tracking
  • Use when you need crash-proof orchestration that survives session restarts

Core Concepts

7-Stage Kanban Pipeline

Tasks flow through: Backlog, Research, Build, Review, Test, Integrate, Done. Each stage has specific gates. The Kanban board IS the orchestration layer — no separate database, no message queue, no custom infrastructure.

Stateless Orchestrator

A crontab-driven one-shot sweep runs every 15 minutes. No daemon, no session dependency. If it crashes, the next sweep picks up where it left off because all state lives in your PM tool.

Deterministic Before Probabilistic

Hard gates (tsc + eslint + tests) run before any AI review, catching roughly 60% of issues at near-zero cost. AI review comes after, as a second layer.

Adversarial Review

A different AI agent reviews code and must list 3 things wrong before deciding to pass. This prevents rubber-stamp approvals.

Transitive Priority Dispatch

Tasks that unblock the most downstream work get built first, automatically computing the critical path.

Skills / Commands

/spec-to-board

Decomposes a SPEC.md into atomic tasks on your Kanban board with dependencies mapped.

/sdlc-orchestrate

Dispatches tasks to workers based on transitive priority and conflict detection. Runs as a crontab sweep.

/sdlc-worker --slot <N>

Runs a worker in a terminal slot that picks up tasks, builds code, and creates PRs. Run 3-4 workers in parallel.

/sdlc-health

Real-time pipeline status dashboard showing current stage, assigned agent, retry count, and accumulated cost for every task.

/sdlc-stop

Graceful shutdown: active workers finish their current task, unstarted tasks return to Backlog.

Step-by-Step Guide

1. Write Your Spec

Create a SPEC.md for your project describing what you want to build.

2. Decompose Into Tasks

claude -p "/spec-to-board"

This reads your SPEC.md, decomposes it into atomic tasks, maps dependencies, and creates them on your Kanban board.

3. Start Workers

Open 3-4 terminal windows, each as a worker slot:

# Terminal 2 — Builder
claude -p "/sdlc-worker --slot T2"

# Terminal 3 — Builder
claude -p "/sdlc-worker --slot T3"

# Terminal 4 — Reviewer
claude -p "/sdlc-worker --slot T4"

# Terminal 5 — Tester
claude -p "/sdlc-worker --slot T5"

4. Start the Orchestrator

# Add to crontab (runs every 15 minutes)
crontab -e
# Add: */15 * * * * ~/.claude/sdlc/agentflow-cron.sh >> /tmp/agentflow-orchestrate.log 2>&1

5. Monitor and Intervene

Open your Kanban board on your phone. Watch tasks flow through the pipeline. Drag any card to "Needs Human" to intervene. Run /sdlc-health for a terminal dashboard.

6. Stop the Pipeline

claude -p "/sdlc-stop"

Quality Gates

Each stage enforces specific gates before promotion:

  • Build to Review: tsc + eslint + npm test must all pass (deterministic)
  • Review to Test: Adversarial reviewer must list 3 issues before passing
  • Test to Integrate: 80% coverage threshold on new files
  • Integrate to Done: Full test suite on main after merge; auto-reverts on failure

Cost Tracking

Per-task cost tracking with stage ceilings (Sonnet defaults):

  • Research: ~$0.10
  • Build: ~$0.40
  • Review: ~$0.10
  • Test: ~$0.05
  • Integrate: ~$0.03

Automatic guardrails: warning at $3/$8, hard stop at $10/$20 (Sonnet/Opus) with human escalation.

Safety and Recovery

  • Auto-revert: Integration failures trigger git revert (new commit, never force-push)
  • Blocked tasks: After 2 failed attempts, tasks escalate to human review
  • Dead agent detection: Heartbeat every 5 min, reassign after 10 min timeout
  • Graceful shutdown: /sdlc-stop drains workers, returns unstarted tasks to backlog
  • Scope creep detection: PR diff files compared against predicted files list
  • Spec drift detection: SHA-256 hash comparison catches requirement changes mid-sprint

Installation

# Clone the repo
git clone https://github.com/UrRhb/agentflow.git

# Copy skills and prompts to your Claude Code config
cp -r agentflow/skills/* ~/.claude/skills/
cp -r agentflow/prompts/* ~/.claude/sdlc/prompts/
cp agentflow/conventions.md ~/.claude/sdlc/conventions.md

Or install as a Claude Code plugin:

/plugin marketplace add UrRhb/agentflow
/plugin install agentflow

Best Practices

  • Do: Write a clear SPEC.md before running /spec-to-board
  • Do: Start with 3-4 workers for a typical project
  • Do: Monitor from your Kanban board and drag cards to "Needs Human" when needed
  • Do: Review LEARNINGS.md periodically — it captures common failure patterns
  • Don't: Skip the deterministic quality gates — they catch most issues cheaply
  • Don't: Force-push to main — AgentFlow uses git revert for safety
  • Don't: Run more workers than your project's parallelism supports

Troubleshooting

Problem: Worker appears stuck or dead

Symptoms: Task card hasn't moved in 15+ minutes, no new comments Solution: The orchestrator detects dead agents via heartbeat and reassigns after 10 minutes. If the issue persists, run /sdlc-health to check status and manually drag the card back to Backlog.

Problem: Cost guardrail triggered

Symptoms: Task moved to "Needs Human" with COST:CRITICAL tag Solution: Review the task's comment thread for accumulated context. Decide whether to increase the budget, simplify the task, or split it into smaller pieces.

Problem: Integration test failure after merge

Symptoms: Task auto-reverted from main Solution: The auto-revert preserves main stability. Check the task's retry context in comments, which carries what was tried and what failed. The next worker assigned will use this context.

Related Skills

  • @brainstorming - Use before AgentFlow to design your SPEC.md
  • @writing-plans - Complements spec writing for task decomposition
  • @test-driven-development - Works well with AgentFlow's quality gates
  • @subagent-driven-development - Alternative approach to multi-agent coordination

Additional Resources

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.