Issue起票ガイド
toishiのユーザーニーズ・受入条件をAI経由でGitHub/Linear Issueとして起票。 承認済み要件を開発チームに効率的に引き渡します。
概要
重要な注意
toishi自体にGitHub/Linear直接の連携はない。AIツールを介した連携であること。 開発者はAIツール（Claude Code等）でtoishiからデータ取得し、GitHub/Linear APIでIssue作成します。
ステップバイステップ
ユーザーニーズ一覧を取得
AIツールでlist-user-needsを実行して承認済みのユーザーニーズを取得。
AIにIssue変換を指示
取得したユーザーニーズをGitHub IssueやLinearタスクに変換するようAIに指示。
Issue内容を生成
AIがIssueのタイトル、本文、ラベルを生成。受入条件を含め開発チームに渡す。
GitHub/Linear APIで作成
AIがGitHub APIやLinear APIを呼び出してIssueを実際に作成。
具体的な会話例
ユーザーニーズ → GitHub Issue
あなた
toishiの「ECサイト」プロジェクトで承認済みのユーザーニーズをGitHub Issuesとして起票して。
AI
list-user-needsで承認済みニーズを取得し、GitHub APIでIssuesを作成...
【承認済みユーザーニーズ取得】
• ID: un_001, タイトル: 商品検索機能, 月間実行回数: 50,000
• ID: un_002, タイトル: カート一括削除機能, 月間実行回数: 10,000
• ID: un_003, タイトル: お気に入り在庫復活通知, 月間実行回数: 2,000
【作成されたGitHub Issues】
✓ #23 商品検索機能 - 月間50,000回実行 (受入条件：検索精度95%以上)
✓ #24 カート一括削除機能 - 月間10,000回実行 (受入条件：削除操作は一括で完了)
✓ #25 お気に入り在庫復活通知 - 月間2,000回実行 (受入条件：通知精度98%以上)
各Issueには要件IDと月間実行回数をラベルで設定。
画面詳細 → Linear タスク
あなた
toishiの「ECサイト」プロジェクトの画面詳細をLinearのタスクに変換して。優先度は月間実行回数で判断。
AI
承認済みの画面詳細を取得し、実行頻度に基づいた優先度でLinearタスク作成...
【画面詳細と優先度】
• 商品詳細ページ (月間150,000回) - 高優先度
• カート画面 (月間80,000回) - 中優先度
• マイページ (月間30,000回) - 低優先度
【作成されたLinearタスク】
• 商品詳細ページ実装 (P0) - 月間15万回アクセス
• カートUI改善 (P1) - 月間8万回アクセス
• マイページ機能追加 (P2) - 月間3万回アクセス
各タスクには関連するユーザーニーズIDと実行頻度を記載。
SPEC.md経由のワークフロー
toishiで仕様を完成
全8セクションを承認済みにして要求仕様を定義
SPEC.mdエクスポート
toishiのエクスポート機能でSPEC.mdを生成
Claude Codeに渡す
生成されたSPEC.mdをClaude Codeに読み込み
コーディング開始
Claude Codeが仕様に基づいてコードを生成