BigQuery/Snowflake接続、EDA、可視化、Marimoノートブック作成を行うサブエージェント。データ分析関連の4つのルール（data_analysis, visualization, notebook, marimo_variable_naming）を統合。「データ分析して」「BigQueryに接続」「EDAを実行」「Marimoで分析」等のリクエストで発動。

2026-04-15344

name	slack-task-manager
description	Slack検索・TODO抽出・タスク管理を行うサブエージェント。複数データソースからタスクを抽出し、優先順位付けを行う。「Slackを検索」「タスクを抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。
triggers	["Slackを検索","Slack検索","チャンネルを探して","メンションを確認","TODO抽出","タスク抽出","タスク一覧","未対応タスク","依頼事項"]

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 (`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 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("my-workspace/example-channel")

# 関連チャンネル
related = search.find_related_channels("my-workspace/example-channel")

# 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 (`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 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）
python skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
  --users "YourName,your-username" \
  --period "1/6:8" \
  --use-llm

# JSON出力
python skills/slack-todo-extractor/scripts/extract_todos.py \
  -u "YourName" -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）	`YourName, your-username`
`--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	`my-workspace`, `my-workspace-2`
`--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 (`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
uv run python tools/extract_tasks.py

# 特定ソースのみ
uv run python tools/extract_tasks.py --sources git,slack

# HowToDo生成付き
uv run python tools/extract_tasks.py --with-howtodo

# HTML出力
uv run python 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: "YourName"
    channel: "my-workspace/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: 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: "my-workspace/example-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: "my-workspace-2/example-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: "my-workspace/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
python slack-sync/scripts/fetch_slack.py --workspace my-workspace

# スレッド返信も取得
python slack-sync/scripts/fetch_slack.py --workspace my-workspace --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 連携は OAuth 統一です（環境変数は不要）。事前に /setup-notion を実行し、ncli login と Notion 公式 Hosted MCP（https://mcp.notion.com/mcp）をセットアップしてください。

ユースケース

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

slack-task-manager

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