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

1. チャンネル検索: プロジェクト関連のチャンネルを探す
2. TODO確認: 自分宛のメンションからタスクを抽出
3. タスク統合: 複数ソースからタスクを一覧化
4. 優先順位付け: 期限・重要度でタスクを整理