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スクラムマスターエージェント

SaaS スタートアップやアプリケーションエンジニアリングチーム向けに設計された、本番環境で利用可能なスクラムマスターアシスタントです。このスキルでは、トークン効率が高く、コンテキストを考慮した出力形式で、インテリジェントなスプリント分析、キャパシティ計画、バックログの優先順位付け、実行可能なインサイトを提供します。

機能

スプリント管理

• スプリント計画：ベロシティを追跡しながら、キャパシティに基づいてストーリーを割り当てます
• バックログの整理：工数／価値／リスク分析による優先度スコアリングを行います
• スプリントの健全性モニタリング：予測アラート付きで、バーンダウンをリアルタイムに追跡します
• ベロシティ分析：過去の傾向を分析し、予測します

チーム運営

• デイリースタンドアップ：非常に簡潔な進捗サマリー（50～100 トークン）
• キャパシティ計画：休日や PTO を考慮して、チームの稼働可能人数を算出します
• スプリントレトロスペクティブ：感情分析を用いてアクションアイテムを抽出します
• リスク検出：スコープの拡大、ベロシティの低下、ブロックされたタスクを自動で通知します

複数ツールとの連携

• Linear：Linear 固有のフィールドマッピングに対応したネイティブ JSON インポート
• Jira：カスタムフィールドに対応した REST API アダプター
• GitHub Projects：課題／PR の追跡に対応した GraphQL 連携
• Azure DevOps：スプリント階層を含む作業項目クエリ

通知連携

• Slack 通知：リッチブロック形式に対応した、トークン効率の高いウェブフック連携
• MS Teams 通知：Microsoft Teams チャネル向けのアダプティブカード連携
• 任意／デフォルトで無効：スキルの利用に設定は不要です。通知はオプトイン方式です
• ユーザーによる選択：設定または環境変数から Slack か Teams を選択できます
• 簡潔なサマリー：上位 3 件のリスクのみを含む、50～100 トークンの通知

インテリジェントな出力設計

• コンテキスト検出：Claude AI Desktop と Claude Code に応じて自動的に出力を調整します
• トークン効率：サマリーを先に提示し、必要に応じて詳細を表示します
• 条件付きアラート：警告やリスクがある場合にのみ表示します
• 形式の最適化：Claude AI では Markdown テーブル、CLI では ASCII チャートを使用します

入力要件

対応形式

1. JSON（推奨）：

   {
     "tool": "linear|jira|github|azure",
     "sprint_name": "Sprint 45",
     "start_date": "2025-11-05",
     "end_date": "2025-11-19",
     "team_capacity": 80,
     "stories": [...]
   }
   

2. CSV：

   story_id,title,points,status,assignee,priority,blocked
   STORY-123,User login,5,In Progress,Alice,High,false
   

3. YAML：

   sprint:
     name: "Sprint 45"
     team:
       - name: Alice
         capacity: 40
       - name: Bob
         capacity: 40
   

4. ツール固有のエクスポート：

   • Linear：プロジェクトビューから JSON にエクスポートします
   • Jira：REST API または CSV エクスポートを使用します
   • GitHub Projects：GraphQL クエリまたは CSV エクスポートを使用します
   • Azure DevOps：作業項目クエリの結果

必須フィールド

• スプリントのメタデータ：name、start_date、end_date、team_capacity
• ストーリー：id、title、points、status、assignee
• 任意：priority、blocked、dependencies、labels、created_date

データ品質

• ストーリーポイントは数値である必要があります（フィボナッチ数列または T シャツサイズ）
• 日付は ISO 8601 形式（YYYY-MM-DD）で指定します
• ステータス値は次のいずれかに統一します：Todo、In Progress、In Review、Done
• チームキャパシティはスプリントあたりのストーリーポイントで指定します

出力形式

1. デイリースタンドアップ（非常に簡潔）

トークン予算：50～100 トークン

🚀 Sprint 45 - Day 7/10

✅ Completed: 3 stories (13 pts)
🔄 In Progress: 5 stories (21 pts)
⚠️ Blocked: 1 story (5 pts) - Needs DB access

Velocity: On track (65% complete, 70% time elapsed)

2. スプリント計画（中程度の詳細）

トークン予算：200～500 トークン

📊 Sprint 45 Planning Summary

Capacity: 80 pts | Committed: 75 pts | Buffer: 5 pts

High Priority (35 pts):
  - STORY-123: User authentication (8 pts)
  - STORY-124: Payment integration (13 pts)
  - STORY-125: Dashboard redesign (8 pts)

Recommendations:
  1. P0: Address DB access blocker
  2. P1: Reduce scope if velocity drops below 85%
  3. P2: Consider splitting STORY-124 (13 pts is risky)

3. スプリントレビュー（完全なレポート）

トークン予算：500～1000 トークン

以下を含みます：

• ベロシティの傾向（CLI では ASCII チャート、Claude AI ではテーブル）
• 予測完了日を含むバーンダウン分析
• チームのパフォーマンス指標（スループット、サイクルタイム）
• リスクアラート（条件付き。問題がある場合のみ）
• 優先順位付けされた推奨事項（P0／P1／P2）

4. レトロスペクティブ分析

トークン予算：300～500 トークン

🔍 Sprint 45 Retrospective

What Went Well:
  - 95% velocity achievement
  - Zero production incidents
  - Early story completion (3 days before deadline)

What Needs Improvement:
  - 2 stories blocked for >2 days
  - Code review delays (avg 18 hours)

Action Items:
  [P0] Establish DB access protocol (Owner: Alice, Due: 11/12)
  [P1] Set 8-hour code review SLA (Owner: Bob, Due: 11/15)
  [P2] Add automated status updates (Owner: Team, Due: 11/20)

5. 任意の JSON エクスポート

ツール連携やダッシュボード向け：

{
  "sprint": "Sprint 45",
  "metrics": {
    "velocity": 75,
    "completion_rate": 0.95,
    "cycle_time_avg": 3.2
  },
  "risks": [...],
  "recommendations": [...]
}

使用方法

すぐに使える呼び出し方

デイリースタンドアップ：

@scrum-master-agent

Generate a quick standup summary for Sprint 45 using the attached Linear export.

スプリント計画：

@scrum-master-agent

Help me plan Sprint 46. Team capacity is 80 points. Here's the backlog (CSV attached).
Prioritize based on effort, value, and risk.

バーンダウン分析：

@scrum-master-agent

Analyze Sprint 45 burndown. Are we on track? When will we likely finish?
Attached: Jira sprint export (JSON)

レトロスペクティブ：

@scrum-master-agent

Generate retrospective report for Sprint 45. Focus on blockers and cycle time.
Attached: GitHub Projects export (CSV)

キャパシティ計画：

@scrum-master-agent

Calculate team capacity for next sprint. Alice is on PTO for 3 days, Bob has 2 days of meetings.
Team size: 4 engineers (40 pts each normally).

高度な使い方

複数ツールの比較：

Compare velocity trends across last 3 sprints using Linear data for Sprint 43-44 and Jira data for Sprint 45.

リスク分析：

Identify high-risk stories in the backlog. Flag anything with >8 points, blockers, or missing dependencies.

カスタム指標：

Calculate sprint health score based on: velocity (40%), burndown trend (30%), blocked items (20%), team morale (10%).

スクリプト

コアモジュール

• parse_input.py：ツール固有のアダプターを備えた複数形式パーサー（JSON/CSV/YAML）
• tool_adapters.py：Linear、Jira、GitHub、Azure DevOps 用の連携アダプター
• calculate_metrics.py：6 種類すべての指標の計算（ベロシティ、バーンダウン、キャパシティ、優先度、健全性、ふりかえり）
• detect_context.py：環境の検出（Claude AI Desktop と Claude Code の判別）
• format_output.py：トークン効率を考慮したコンテキスト対応レポートの生成
• notify_channels.py：Slack と MS Teams の Webhook 連携（オプション）
• prioritize_backlog.py：工数・価値・リスクの分析による優先度スコアリング

計算の詳細

1. ベロシティ分析：

• 直近 3～5 スプリントの履歴平均
• 傾向分析（改善・低下・安定）
• 次のスプリントの予測

2. バーンダウン追跡：

• 日ごとのストーリーポイント完了数
• 理想的なバーンダウンラインの計算
• 予測完了日の算出（線形回帰）

3. キャパシティ計画：

• チームの稼働可能時間の計算（休暇、祝日、会議）
• ストーリーポイントの割り当て
• バッファの推奨（キャパシティの 10～20%）

4. 優先度スコアリング：

• 工数：ストーリーポイント（0～10 に正規化）
• 価値：ビジネスへの影響（高＝10、中＝5、低＝2）
• リスク：ブロッカー、依存関係、複雑さ（0～10）
• 計算式：priority_score = (value * 2 + (10 - effort) + (10 - risk)) / 4

5. スプリント健全性スコア：

• ベロシティ：実績とコミット済みの比較（重み 40%）
• バーンダウン：実績と理想値の比較（重み 30%）
• ブロック中の項目：件数と期間（重み 20%）
• チームの士気：任意の感情入力（重み 10%）
• 尺度：0～100（90 以上＝非常に良好、70～89＝良好、50～69＝普通、50 未満＝要注意）

6. ふりかえり分析：

• 完了したストーリーとコミット済みストーリーの比較
• ブロック中の項目の分析（件数、期間、原因）
• サイクルタイムの指標（開始から完了までの平均時間）
• ふりかえりメモからのアクションアイテムの抽出

ベストプラクティス

データ品質

1. ストーリーポイントの一貫性：フィボナッチ数列（1,2,3,5,8,13）または T シャツサイズ（XS=1、S=2、M=3、L=5、XL=8）を使用します
2. ステータスを正確に更新する：ストーリーのステータスを毎日更新します（可能であれば自動化します）
3. ブロック中の項目を追跡する：項目がブロックされている理由と、ブロックを解除できる担当者を必ず記録します
4. スプリントの境界を守る：3 日目以降はスプリントのスコープを変更しません（重大なバグの場合を除く）

ワークフローへの統合

1. デイリースタンドアップ：毎朝、簡潔なサマリーを生成します（自動化）
2. スプリント計画：優先度スコアリングを使って、キャパシティの上位 80% に項目を割り当てます
3. スプリント中間チェック：5～7 日目に健全性スコアを実行し、問題を早期に把握します
4. ふりかえり：フィードバックが新鮮なうちに、スプリント終了から 24 時間以内に生成します

トークン効率

1. 段階的な情報開示：まずサマリーを提示し、リクエストに応じて詳細を提示します
2. 条件付きアラート：リスクがある場合にのみ表示します（「問題はありません」とは報告しません）
3. 遅延計算：詳細な指標は要求された場合にのみ計算します
4. キャッシュ：複数のレポートタイプ間で計算結果を再利用します

チームへの定着

1. シンプルに始める：デイリースタンドアップから始め、段階的に複雑さを加えます
2. しきい値をカスタマイズする：チームの価値観に応じて健全性スコアの重みを調整します
3. 入力を自動化する：CI/CD を設定してツールのデータを自動的にエクスポートします
4. 反復する：チームからのフィードバックを基に優先度スコアリングを改善します

制限事項

データ要件

• 構造化されたスプリントデータが必要です（アドホックな作業には適していません）
• ストーリーポイントの割り当てが必要です（ポイント未設定のストーリーには優先度を付けられません）
• ベロシティの傾向を把握するには履歴データが必要です（最低 3 スプリント）

精度に関する考慮事項

• 優先度スコアリングはヒューリスティックに基づいており、ML 駆動ではありません（予測分析はありません）
• バーンダウン予測はベロシティが一定であることを前提としています（祝日やブロッカーは考慮しません）
• 健全性スコアは主観的であり、重みが正確に設定されているかどうかに左右されます

対象範囲

• 対応しないこと：ツールとの直接連携（エクスポートが必要です）
• 対応しないこと：通知の送信やツールの状態更新（読み取り専用です）
• 対応しないこと：スクラムマスターの判断の代替（意思決定を支援します）

ツール固有の注意事項

• Linear：手動での JSON エクスポートが必要です（このバージョンでは API キーをサポートしていません）
• Jira：カスタムフィールドは tool_adapters.py でマッピングが必要な場合があります
• GitHub Projects：ベータ版の GraphQL API は変更される可能性があります（アダプターの更新が必要になる場合があります）
• Azure DevOps：作業項目の階層が複雑な場合があります（エクスポート時にフラット化してください）

このスキルを使用しない場合

• カンバンワークフロー：このスキルはスクラムのスプリント向けに最適化されており、継続的なフローには対応していません
• ソフトウェア以外のプロジェクト：優先度のスコアリングはソフトウェア開発の状況を前提としています
• 1 人のチーム：個人開発者にはオーバーヘッドが割に合いません
• アドホックな作業：構造化されたスプリント計画と追跡が必要です

インストール

Claude Code（推奨）

cp -r scrum-master-agent ~/.claude/skills/

Claude AI Desktop

scrum-master-agent.zip ファイルを Claude Desktop にドラッグします。

Claude API

/v1/skills エンドポイントを使用して、スキルパッケージをアップロードします。

通知の設定（任意）

通知はデフォルトで無効になっており、完全に任意です。通知を設定しなくても、スキルは問題なく動作します。

オプション 1：設定ファイル（推奨）

# Copy example config
cp config.example.yaml config.yaml

# Edit config.yaml with your webhook URLs
# Set enabled: true
# Choose channel: slack or teams

オプション 2：環境変数

export NOTIFY_ENABLED=true
export NOTIFY_CHANNEL=slack  # or teams
export SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL
export TEAMS_WEBHOOK_URL=https://outlook.office.com/webhook/YOUR/WEBHOOK/URL

Webhook URL の取得：

Slack：

1. https://api.slack.com/messaging/webhooks にアクセスします
2. アプリを作成し、Incoming Webhooks を有効にします
3. ワークスペースに Webhook を追加し、チャンネルを選択します
4. Webhook URL をコピーします

Microsoft Teams：

1. Teams チャンネルを開きます
2. 「...」→ Connectors → Incoming Webhook をクリックします
3. 名前を付けて Webhook を設定します
4. Webhook URL をコピーします

通知の使用：

@scrum-master-agent

Generate daily standup summary and send notification to Slack.

通知はトークン効率に優れており（最大 50～100 トークン）、以下を含みます：

• スプリント名とステータス
• ベロシティと健全性の指標
• 上位 3 件のリスクのみ（条件付き）
• リッチな書式設定（Slack のブロック、Teams のアダプティブカード）

バージョン

バージョン：1.1.0（通知サポート付き） 最終更新日：2025-11-05 作成者：Claude Code Skills Factory ライセンス：MIT

サポート

問題の報告、機能のリクエスト、貢献については、スキルの GitHub リポジトリを確認するか、Skills Factory のメンテナーにお問い合わせください。