linear

โดย openai

จัดการปัญหา Linear โปรเจกต์ และเวิร์กโฟลว์ของทีมด้วยการผสาน MCP แบบมีโครงสร้าง มีเครื่องมือมากกว่า 20 รายการครอบคลุมการจัดการปัญหา การวางแผนโปรเจกต์ การค้นหาเอกสาร และการทำงานร่วมกันของทีม รองรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้จริงแปดแบบ รวมถึงการวางแผนสปรินต์ การคัดแยกบั๊ก การปรับสมดุลภาระงาน การวางแผนเผยแพร่ และการย้อนหลัง ต้องตั้งค่า Linear MCP server ด้วยการรับรองความถูกต้องแบบ OAuth รวมถึงคำแนะนำการกำหนดค่า Windows/WSL ดำเนินการเป็นชุดเชิงตรรกะ: อ่านก่อนเพื่อบริบท จากนั้น...

npx skills add https://github.com/openai/skills --skill linear

Linear

Overview

This skill provides a structured workflow for managing issues, projects & team workflows in Linear. It ensures consistent integration with the Linear MCP server, which offers natural-language project management for issues, projects, documentation, and team collaboration.

Prerequisites

  • Linear MCP server must be connected and accessible via OAuth
  • Confirm access to the relevant Linear workspace, teams, and projects

Required Workflow

Follow these steps in order. Do not skip steps.

Step 0: Set up Linear MCP (if not already configured)

If any MCP call fails because Linear MCP is not connected, pause and set it up:

  1. Add the Linear MCP:
    • codex mcp add linear --url https://mcp.linear.app/mcp
  2. Enable remote MCP client:
    • Set [features] rmcp_client = true in config.toml or run codex --enable rmcp_client
  3. Log in with OAuth:
    • codex mcp login linear

After successful login, the user will have to restart codex. You should finish your answer and tell them so when they try again they can continue with Step 1.

Windows/WSL note: If you see connection errors on Windows, try configuring the Linear MCP to run via WSL:

{"mcpServers": {"linear": {"command": "wsl", "args": ["npx", "-y", "mcp-remote", "https://mcp.linear.app/sse", "--transport", "sse-only"]}}}

Step 1

Clarify the user's goal and scope (e.g., issue triage, sprint planning, documentation audit, workload balance). Confirm team/project, priority, labels, cycle, and due dates as needed.

Step 2

Select the appropriate workflow (see Practical Workflows below) and identify the Linear MCP tools you will need. Confirm required identifiers (issue ID, project ID, team key) before calling tools.

Step 3

Execute Linear MCP tool calls in logical batches:

  • Read first (list/get/search) to build context.
  • Create or update next (issues, projects, labels, comments) with all required fields.
  • For bulk operations, explain the grouping logic before applying changes.

Step 4

Summarize results, call out remaining gaps or blockers, and propose next actions (additional issues, label changes, assignments, or follow-up comments).

Available Tools

Issue Management: list_issues, get_issue, create_issue, update_issue, list_my_issues, list_issue_statuses, list_issue_labels, create_issue_label

Project & Team: list_projects, get_project, create_project, update_project, list_teams, get_team, list_users

Documentation & Collaboration: list_documents, get_document, search_documentation, list_comments, create_comment, list_cycles

Practical Workflows

  • Sprint Planning: Review open issues for a target team, pick top items by priority, and create a new cycle (e.g., "Q1 Performance Sprint") with assignments.
  • Bug Triage: List critical/high-priority bugs, rank by user impact, and move the top items to "In Progress."
  • Documentation Audit: Search documentation (e.g., API auth), then open labeled "documentation" issues for gaps or outdated sections with detailed fixes.
  • Team Workload Balance: Group active issues by assignee, flag anyone with high load, and suggest or apply redistributions.
  • Release Planning: Create a project (e.g., "v2.0 Release") with milestones (feature freeze, beta, docs, launch) and generate issues with estimates.
  • Cross-Project Dependencies: Find all "blocked" issues, identify blockers, and create linked issues if missing.
  • Automated Status Updates: Find your issues with stale updates and add status comments based on current state/blockers.
  • Smart Labeling: Analyze unlabeled issues, suggest/apply labels, and create missing label categories.
  • Sprint Retrospectives: Generate a report for the last completed cycle, note completed vs. pushed work, and open discussion issues for patterns.

Tips for Maximum Productivity

  • Batch operations for related changes; consider smart templates for recurring issue structures.
  • Use natural queries when possible ("Show me what John is working on this week").
  • Leverage context: reference prior issues in new requests.
  • Break large updates into smaller batches to avoid rate limits; cache or reuse filters when listing frequently.

Troubleshooting

  • Authentication: Clear browser cookies, re-run OAuth, verify workspace permissions, ensure API access is enabled.
  • Tool Calling Errors: Confirm the model supports multiple tool calls, provide all required fields, and split complex requests.
  • Missing Data: Refresh token, verify workspace access, check for archived projects, and confirm correct team selection.
  • Performance: Remember Linear API rate limits; batch bulk operations, use specific filters, or cache frequent queries.

Skills เพิ่มเติมจาก openai

release
openai
สร้าง Symphony release โดยการ bump เวอร์ชันที่ commit ไว้ นำไป merge แท็ก commit ที่รวมแล้ว และตรวจสอบ Burrito release workflow ใช้เมื่อถูกขอให้…
signing-entitlements
openai
ตรวจสอบปัญหาเกี่ยวกับการลงนาม การอนุญาต รันไทม์ที่แข็งแกร่ง และ Gatekeeper สำหรับแอป macOS ใช้เมื่อถูกขอให้วินิจฉัยความล้มเหลวในการลงนามโค้ด การอนุญาตที่ขาดหายไป…
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
สร้าง AI agents บน Cloudflare โดยใช้ Agents SDK พร้อมการจัดการสถานะ, WebSockets แบบเรียลไทม์, งานตามกำหนดเวลา, การรวมเครื่องมือ และแชท…
epigraphdb-skill
openai
ส่งคำขอ API EpiGraphDB แบบกระชับสำหรับ ontology, วรรณกรรม, MR, ยีน-ยา และหลักฐานเส้นทางสนับสนุน ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสรุป EpiGraphDB แบบสั้น
runtime-behavior-probe
openai
วางแผนและดำเนินการตรวจสอบพฤติกรรมขณะรันไทม์ด้วยสคริปต์ตรวจสอบชั่วคราว เมทริกซ์การตรวจสอบ การควบคุมสถานะ และรายงานที่เน้นผลลัพธ์เป็นหลัก ใช้เฉพาะเมื่อ…
deep-security-scan
openai
ใช้เมื่อผู้ใช้ขอการสแกนความปลอดภัยของ Codex แบบเจาะลึก ละเอียดถี่ถ้วน หลายรอบ หรือลดความแปรปรวน ครอบคลุมทั้ง repository หรือเฉพาะเส้นทางที่กำหนด โดยให้รันซ้ำแบบอิสระ…
define-security-policy
openai
กำหนด ทบทวน หรือปรับปรุงแนวทาง SECURITY.md สำหรับ repository หรือ component ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการชี้แจงว่า Codex Security ควรตรวจสอบอะไร สิ่งใดอยู่นอก
validation
openai
ใช้เมื่อ Codex อยู่ในขั้นตอนการตรวจสอบความปลอดภัยแล้ว หรือผู้ใช้ขออย่างชัดเจนให้ระบุว่าข้อค้นพบด้านความปลอดภัยที่อาจเป็นไปได้หนึ่งรายการหรือมากกว่านั้น…