MCP Jira Devflow

MCP Jira开发流程

](https://www.npmjs.com/package/@ximplicity/mcp-jira) ](https://www.npmjs.com/package/@ximplicity/mcp-jira) 

不仅仅是Jira CRUD。这是Scrum感知的AI工具。

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目录

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为什么选择MCP Jira DevFlow

有20多个MCP Jira连接器。大多数都做同样的事情：创建、读取、更新问题。 这个人了解你的敏捷过程。

MCP Jira DevFlow是一个 敏捷工作流的语义人工智能层它不仅从Jira获取数据，还分析sprint健康状况，检测估计异常，执行Scrum最佳实践，并为AI上下文效率塑造输出。

MCP Jira DevFlow返回决策和摘要，而不是原始Jira有效载荷。

是什么让这与众不同

为什么开发人员应该关心

• Jira点击次数更少 --从终端或IDE查询您的待办事项列表
• 减少仪式开销 --在几秒钟内获得冲刺状态，而不是会议
• 更快的站立 --“是什么阻碍了团队？”立刻回答
• 更好的门票质量 --人工智能辅助验收标准和估算检查
• 减少规划摩擦 --速度趋势和需求容量分析

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核心思想

人工智能应该理解敏捷语义，而不仅仅是问题领域。

当你问“我的sprint健康吗？”时，你不想要原始JSON。你想要：

• 完工百分比和剩余产能
• 基于状态模式中时间的风险项目
• 基于Scrum最佳实践的建议

MCP Jira DevFlow提供了该智能层。

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这不是什么

为了设定明确的期望，MCP Jira DevFlow是：

• 不是Jira UI的替代品：此工具通过启用AI驱动的查询和自动化来增强您的工作流程。您仍将使用Jira的界面进行可视化板、复杂配置和管理任务。

• 不是自主代理：MCP Jira DevFlow响应明确的提示和命令。它不会独立做出决定，在没有指示的情况下修改问题，也不会主动采取行动。

• 未完全实现规划自动化：虽然它提供了速度指标、Scrum指导和分析，但冲刺计划仍然需要人类的判断。该工具为决策提供信息；它不适合你。

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90秒后尝试

使用Jira API令牌。本地存储在 .jira-test-config.json （忽略了）。 推荐：使用具有只读权限的服务帐户。

想在配置Claude之前看到Scrum指南的实际应用吗？运行交互式测试工具：

# Clone and build
git clone https://github.com/ximplicity/mcp-jira-devflow.git
cd mcp-jira-devflow
pnpm install && pnpm build

# Run the interactive test
node packages/mcp-jira/test-guidance.mjs

该工具将：

1. 提示输入Jira凭据（或使用环境变量）
2. 可选择显示您分配的问题
3. 分析Scrum最佳实践的任何问题
4. 显示健康评分、完整性评分和可操作的建议

输出示例：

  Issue:        PROJ-960 (Epic)
  Status:       indeterminate
  Health:       92/100
  Completeness: 89/100

── Recommendations ─────────────────────────────────────────────

  [MEDIUM] Consider Adding Business Value Statement
  Epics should clearly articulate business value to guide prioritization.
  → Add a business value or goal statement explaining why this epic matters.

备注：为了方便起见，凭据可以存储在本地 .jira-test-config.json （不包括在版本控制中）。此选项仅用于本地测试。对于生产部署或共享环境，始终使用环境变量(env)如文件所述。

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具有实际输出的提示示例

以下示例显示 真实MCP响应 由Claude Code在实时Jira项目上使用MCP Jira DevFlow生成。这些说明了您可以期望的结构化、可操作的输出类型。

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团队协调

问题：站立会议缺乏重点，因为团队成员花时间寻找分配给他们的工作，而不是讨论阻碍者。

提示:

Show me all in-progress items assigned to the frontend team.
Include how long each has been in progress and any blockers.

你得到的回应类型:

响应返回a 按受让人分组的结构化表 包含问题关键字、摘要、状态、当前状态时间和阻止程序列。已经进行了异常长时间（例如58天）的项目被标记为过时。拦截器会显示从评论中提取的决策上下文。输出以可操作的建议结束，例如重新分配过时的项目或升级被阻止的工作。

这表明了什么:

• Scrum语义分析（不仅仅是原始问题数据）
• 过时物品检测的状态跟踪时间
• 从评论中提取阻止上下文
• 令牌优化的表格输出

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问题历史和审计

问题：您需要跟踪估计何时更改、谁修改了问题或审核关键工单的历史记录。

提示:

Get the history of status changes for issue PROJ-960.
When did it move to In Progress and how long was it there?

你得到的回应类型:

响应返回a 按时间顺序的状态转换时间线 用时间戳显示每个状态更改、进行更改的用户以及每个状态的计算持续时间。突出显示被阻止的时段，并将重复的转换（例如，在“进行中”和“审查中”之间来回转换）标记为潜在的流程问题。输出包括一个总结，其中包含解决问题的总时间和被阻止的时间。

这表明了什么:

• Changelog API集成
• 时间分析（每个状态花费的时间）
• 模式检测（重复状态变化）
• 合规性审计跟踪

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高级JQL查询

问题：复杂的查询需要JQL专业知识。你需要强大的搜索功能，而无需记忆语法。

提示:

Find all high-priority bugs created in the last 2 weeks that are still open
and not assigned to anyone in the project WEBAPP?

你得到的回应类型:

响应首先显示 自动生成的JQL查询 从您的自然语言请求翻译，然后返回 筛选结果表 包含问题密钥、摘要、优先级、创建日期和年龄（以天为单位）。突出显示未分配的项目，输出包括分类建议，如分配所有者或升级老化的错误。

这表明了什么:

• 从自然语言生成JQL
• 多标准筛选（优先级、日期、受让人）
• 可操作的输出格式

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自我管理查询

提示:

Search issues assigned to me in the next sprint, without acceptance criteria.

你得到的回应类型:

响应返回a 个人冲刺准备报告 列出您分配的缺乏接受标准的问题。每个项目都显示问题关键、摘要、状态和故事点。输出包括sprint上下文（sprint名称、目标、剩余天数）和指向每个问题的直接链接，以便快速修复。合规性总结表明你的项目中有多少符合Scrum准备标准。

这表明了什么:

• 个人工作量分析
• Scrum合规性检查（验收标准）
• 主动式质量门

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深度健康分析

问题：您需要全面了解史诗般的健康状况——儿童故事状态、评估一致性、阻断器和Scrum合规性——而无需手动点击数十个问题。

提示:

Provide me a deep health analysis of issue PROJ-960.

你得到的回应类型:

答案是 多节健康报告 其中包括：

1. 健康记分卡：总体健康评分（如92/100），包括完成百分比、总故事点和已完成故事点，以及状态分布明细（如完成：17，进行中：1）。

1. 递归子分析：显示Epic的分层表→ 故事分解，包括每个儿童问题的关键、总结、状态和故事点。未经评估的项目或过时的工作等异常情况会被内联标记。

1. Scrum建议：严重性排名的可操作项目（严重/中等/低），带有具体行动，如“过渡到完成”或“为未受污染的故事添加估计”。建议进行后续提示，以便进行更深入的调查。

这表明了什么:

• 多API编排（JQL+变更日志+问题详细信息）
• 具有度量聚合的分层遍历
• 异常检测（点不匹配、项目陈旧）
• Scrum最佳实践建议
• 针对大型层次结构的令牌优化输出

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智能问题更新

问题：编写质量验收标准需要时间。你希望人工智能根据项目背景和模式来起草它们。

提示:

Complete acceptance criteria of PROJ-56

你得到的回应类型:

响应生成 人工智能起草的验收标准 基于问题的上下文、相关问题和项目模式。Jira的输出格式正确，包括标题、项目符号和Given/When/Then结构。AI从问题描述和兄弟故事中推断技术要求，产生涵盖功能行为、边缘情况和非功能要求的标准。在应用更改之前，会显示模拟运行预览。

这表明了什么:

• 上下文感知内容生成
• 项目模式识别
• 具有模拟运行支持的写入操作
• 质量改进自动化

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其他提示示例

这些提示开箱即用，无需截图即可理解其价值：

积压分析:

Analyze the backlog for project WEBAPP. Show me all unestimated stories,
any epics with inconsistent point totals, and items in progress for 5+ days.

Sprint管理:

Compare the velocity of the last 5 sprints for project MOBILE.
Are we improving or declining? What is our average capacity?

问题创建:

Create a bug ticket in project API: Users are receiving 500 errors when
uploading files larger than 10MB. Priority is high. Assign it to me.

Scrum合规性:

Find all stories in the current sprint that are missing acceptance criteria
or have no story points assigned.

自定义字段发现:

Discover all custom fields in my Jira instance that might be used for story points.
Show me numeric fields with names containing "point" or "estimate".

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DevFlow第3阶段示例

这些例子展示了新的人工智能驱动的规划和自动化能力：

基于速度分析的Sprint计划:

Plan the next sprint for project WEBAPP. Analyze the last 5 sprints velocity,
predict our capacity, and recommend how many story points we should commit to.

这将使用 devflow_sprint_plan 致：

• 分析历史速度趋势（增加、稳定、减少、波动）
• 计算加权平均速度（最近短跑加权更高）
• 根据计划负载预测成功概率
• 识别可能蔓延的高风险问题

容量预测:

Forecast our team capacity for the next sprint in project MOBILE.
Consider our historical velocity and provide recommendations.

Sprint成功预测:

What's the probability of completing all planned issues in sprint 42?
Show me which issues have the highest spillover risk and why.

示例输出包括：

• 成功概率百分比（例如78%）
• 风险因素（速度下降、高风险问题、过度承诺）
• 每个问题的溢出风险及其影响因素
• 提高冲刺成功率的建议

跨项目依赖性分析:

Map the dependencies between projects FRONTEND and BACKEND.
Show me blocking chains and identify any circular dependencies.

这将使用 devflow_dependency_map 可视化：

• 具有阻塞关系的依赖图
• 可能延迟工作的最长阻塞链
• 需要解决的循环依赖关系
• 级联风险分析（哪些阻断剂影响最大）

文档生成:

Generate a technical specification document from epic PROJ-100.
Include all child stories and acceptance criteria.

发行说明汇编:

Compile release notes for sprint 41 in project WEBAPP.
Group by feature type and format for external stakeholders.

输出示例：

# Release Notes - Sprint 41

## New Features
- WEBAPP-123: User profile customization
- WEBAPP-125: Export to PDF functionality

## Bug Fixes
- WEBAPP-130: Fixed login timeout issue
- WEBAPP-132: Resolved file upload error for large files

## Improvements
- WEBAPP-128: Performance optimization for dashboard loading

部署跟踪:

What's the release status for version 2.1.0?
Which issues have been deployed to production vs staging?

将部署链接到问题:

Record that issues PROJ-100, PROJ-101, and PROJ-102 were deployed
to production in version 2.1.0 with status success.

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Git Jira集成示例

这些示例演示了新的Git Jira集成功能，用于分支命名、提交验证和PR上下文生成：

使用本地Git项目内省和Jira API集成进行DevFlow分析

The frontend code project is at "/path/to/frontend-app" and the backend is at "/path/to/backend-api".
Provide a status analysis of both projects connecting with MYPROJECT Jira project.

你得到的回应类型:

响应提供了 统一跨存储库分析 分两个阶段组合Git和Jira数据：

1. 收集阶段：该工具从两个存储库中检索git状态、活动分支和最近提交，然后查询Jira项目中的活动sprint、问题、速度指标和sprint历史。

1. 分析结果：一份综合报告，其中包括：

- 分支发布相关性（验证分支名称是否与Jira发布密钥匹配） - Sprint进度，包括完成率和团队成员的工作分配 - 正在进行的工作识别当前冲刺的剩余任务 - 基于历史冲刺数据的速度趋势 - 当分支与活动Jira票证不对应时，会发出错位警报

这种分析的优点:

• 在单个报告中提供代码存储库和项目管理的统一视图
• 及早检测开发分支和Jira票证之间的错位
• 使用定量指标（速度、完成率）跟踪冲刺健康状况
• 通过显示正在处理的问题以及谁拥有这些问题来识别瓶颈
• 利用历史速度数据支持冲刺计划决策
• 通过整合来自多个工具的信息来减少上下文切换

将存储库链接到您的项目:

Link the GitHub repository https://github.com/company/webapp
to project WEBAPP with default branch 'develop'

这使用 devflow_git_link_repo 以存储项目存储库映射以供后续操作。

从问题生成分支名称:

Generate a branch name for issue WEBAPP-123

输出示例：

{
  "branchName": "feature/webapp-123-add-user-authentication",
  "alternatives": [
    "feature/webapp-123-add-user",
    "webapp-123-add-user-authentication"
  ],
  "gitCommands": {
    "createBranch": "git checkout -b feature/webapp-123-add-user-authentication"
  }
}

验证提交消息:

Validate this commit message: "fix: resolve login timeout issue"
Does it follow conventions for project WEBAPP?

这使用 devflow_git_validate_commit 检查：

• 常规提交格式合规性
• 发布关键参考文献
• 主题行长度和格式
• 提供改进建议

从问题中生成公关背景:

Generate PR context for issues WEBAPP-123, WEBAPP-124, and WEBAPP-125.
Include acceptance criteria and testing checklist.

示例输出包括：

• 根据问题建议的PR标题
• 完整的PR正文模板，包括：

- 总结和相关问题 - Jira的验收标准 - 基于问题类型的测试清单

• 建议标签(feature, size/medium)
• 审阅者建议

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当前能力

Jira集成（生产就绪）

可用工具

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快速开始

先决条件

• Node.js>=20.0.0
• pnpm>=9.0.0
• 具有API访问权限的Jira Cloud实例

安装

选项1：从npm安装（推荐）

# Install globally
npm install -g @ximplicity/mcp-jira

# Or use directly with npx
npx @ximplicity/mcp-jira

选项2：从源克隆

# Clone the repository
git clone https://github.com/ximplicity/mcp-jira-devflow.git
cd mcp-jira-devflow

# Install dependencies
pnpm install

# Build all packages
pnpm build

# Run tests
pnpm test

在本地运行

配置后（见下一节），直接从命令行运行MCP服务器：

# Using environment variables (export or .env)
pnpm -C packages/mcp-jira start

# Or inline for quick testing
JIRA_BASE_URL=https://your-domain.atlassian.net \
JIRA_USER_EMAIL=your-email@example.com \
JIRA_API_TOKEN=your-api-token \
pnpm -C packages/mcp-jira start

服务器使用MCP协议通过stdio进行通信。它将启动信息输出到stderr，并在stdin上等待MCP命令。

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配置

所需的环境变量

# Option: Create a .env file
cp .env.example .env
# Then edit .env with your credentials

自定义字段配置

不同的Jira实例对故事点和Sprint字段使用不同的自定义字段ID。您可以通过环境变量或在运行时配置这些。

运行时发现：如果您不知道字段ID，请使用 jira_discover_fields 找到他们和 jira_configure_fields 设置它们。

Claude桌面集成

添加 ~/.claude/claude_desktop_config.json:

使用npm包（推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ximplicity/mcp-jira"],
      "env": {
        "JIRA_BASE_URL": "https://your-company.atlassian.net",
        "JIRA_USER_EMAIL": "your-email@company.com",
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

使用本地安装：

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-jira-devflow/packages/mcp-jira/dist/server.js"],
      "env": {
        "JIRA_BASE_URL": "https://your-company.atlassian.net",
        "JIRA_USER_EMAIL": "your-email@company.com",
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

完整配置（带自定义字段）：

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ximplicity/mcp-jira"],
      "env": {
        "JIRA_BASE_URL": "https://your-company.atlassian.net",
        "JIRA_USER_EMAIL": "your-email@company.com",
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token",
        "JIRA_FIELD_STORY_POINTS": "customfield_10016",
        "JIRA_FIELD_SPRINT": "customfield_10020"
      }
    }
  }
}

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安全性和权限

MCP Jira DevFlow遵循最小特权原则。了解哪些操作会修改数据，有助于配置适当的访问控制。

读与写操作

建议

1. 使用服务帐户：为MCP集成创建一个专用的Jira用户，而不是使用个人凭据。这提供了审计跟踪，并允许精细的权限控制。

1. 应用项目限制：配置服务帐户，使其只能访问需要人工智能自动化的项目。Jira Cloud允许项目级权限方案。

1. 在可用的情况下使用干运行模式：一些写入操作(create_issue, update_issue, move_issues_to_sprint, update_sprint)支持 dryRun: true 在不执行的情况下进行验证。请注意 transition_issue 不支持模拟运行。

1. 旋转API令牌：Jira API令牌不会自动过期。建立轮换策略（例如，每季度一次），并使用环境变量或秘密管理器安全地存储令牌。

1. 监控使用情况：定期查看Jira审核日志，以跟踪服务帐户执行的操作。

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兼容性

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路线图

MCP Jira DevFlow是人工智能辅助企业开发的统一平台：

第一阶段：Jira精通（完成）

• \[x\] 读取操作（问题、评论、搜索、更改日志）→ F001
• \[x\] Scrum指导和最佳实践执行→ F002
• \[x\] 冲刺速度和性能指标→ F004
• \[x\] 具有异常检测的深度层次分析→ F005
• \[x\] 写入操作（创建、更新、转换问题）→ F006
• \[x\] 董事会和冲刺管理→ F009
• \[x\] 自定义字段映射和配置

第二阶段：Git集成（完成）

• \[x\] 存储库上下文感知（将存储库链接到项目）→ F007
• \[x\] 分支名称生成与Jira问题保持一致→ F007
• \[x\] 通过问题链接生成公关背景→ F008
• \[x\] 根据约定提交消息验证→ F007
• \[x\] 用于代码审查的Jira上下文（具有验收标准的PR模板）→ F008

第3阶段：统一开发流程（完成）

• \[x\] 基于人工智能建议的端到端冲刺计划
• \[x\] 从问题层次结构自动生成文档
• \[x\] 已完成工作的发行说明汇编
• \[x\] 跨项目依赖性分析
• \[x\] 用于冲刺计划的预测分析
• \[x\] 用于部署跟踪的CI/CD集成

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建筑

mcp-jira-devflow/
├── packages/
│   ├── mcp-jira/                    # Jira integration server (Production)
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── server.ts            # MCP server entry point
│   │   │   ├── tools/               # MCP tool implementations
│   │   │   ├── domain/              # Jira client and types
│   │   │   ├── guidance/            # Scrum analysis engine
│   │   │   ├── analysis/            # Deep analysis, velocity, dependencies
│   │   │   ├── git/                 # Git-Jira integration
│   │   │   └── config/              # Configuration schemas
│   │   └── package.json
│   ├── mcp-devflow/                 # Git and workflow automation (Stable)
│   └── shared/                      # Common utilities and types
│       └── src/
│           ├── errors/              # Custom error classes
│           ├── logging/             # Structured logging
│           ├── validation/          # Schema validation
│           └── types/               # Shared type definitions
├── features/                        # Feature specifications
│   ├── F001-jira-read/              # Read operations
│   ├── F002-scrum-guidance/         # Scrum analysis
│   ├── F004-sprint-velocity/        # Velocity metrics
│   ├── F005-deep-analysis/          # Hierarchical analysis
│   ├── F006-jira-write/             # Write operations
│   ├── F007-git-integration/        # Git-Jira integration
│   ├── F008-pr-context/             # PR generation
│   └── F009-board-sprint-management/# Board & sprint ops
├── skills/                          # Agent behavior definitions
│   ├── jira-read/                   # Read operation constraints
│   ├── jira-write/                  # Write operation constraints
│   ├── git-jira-integration/        # Git workflow rules
│   ├── pr-creation/                 # PR creation rules
│   └── devflow-planning/            # Planning capabilities
├── scripts/                         # Build and utility scripts
├── agents.md                        # Global agent rules
└── docs/                            # Technical documentation

设计原则

• 领域驱动：API、域逻辑和表示之间的清晰分离
• 令牌感知：所有输出均针对AI上下文窗口效率进行了优化
• 可扩展：用于自定义集成的插件架构
• 安全：默认情况下为只读，写入操作具有显式权限
• 可观察对象：全面的日志记录和错误处理

功能状态

发展模式

对于在MCP服务器上工作的贡献者和开发人员，可以使用热重新加载模式来监视文件更改并通知连接的客户端。

开发工作流程：

1. 添加 "JIRA_MCP_DEV": "true" 到您的Claude桌面配置
2. 跑 pnpm build --watch 在 packages/mcp-jira
3. 使用 jira_dev_reload 更改后触发优雅重启的工具

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技能架构

MCP Jira DevFlow使用 代理技能 定义允许的操作和行为准则。技能遵循 agentskills.io 网站 与AI代理的互操作性规范。

什么是技能？

技能是结构化的指令集，告诉AI代理：

• 允许进行哪些操作 （例如，阅读问题、创建PR）
• 禁止哪些操作 （例如，未经批准删除问题）
• 制约因素和最佳做法 （例如，分支命名、提交约定）
• 参考资料 用于复杂任务（例如JQL语法、错误处理）

目录结构

skills/
├── jira-read/
│   ├── SKILL.md              # Core instructions (~1600 tokens)
│   ├── MANIFEST.yaml         # Resource index for smart agents
│   └── references/
│       ├── JQL-CHEATSHEET.md    # On-demand: JQL syntax guide
│       └── ERROR-HANDLING.md    # On-demand: Error codes & retry strategies
├── jira-write/
│   ├── SKILL.md
│   ├── MANIFEST.yaml
│   └── references/
│       ├── TRANSITIONS-GUIDE.md
│       └── FIELD-REFERENCE.md
├── git-operations/
├── git-jira-integration/      # NEW: Git-Jira workflow integration
│   ├── SKILL.md
│   ├── MANIFEST.yaml
│   └── references/
│       ├── BRANCH-CONVENTIONS.md
│       ├── COMMIT-MESSAGE-FORMAT.md
│       └── PR-TEMPLATES.md
├── orchestration/
├── pr-creation/
└── test-execution/

渐进式披露

技能实施 三级渐进披露 优化AI上下文窗口的使用：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  LEVEL 1: METADATA (~120 tokens)                                │
│  Loaded at startup for ALL skills                               │
│  → name + description from YAML frontmatter                     │
│  → Enables agent to discover relevant skills                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  LEVEL 2: INSTRUCTIONS (~1600 tokens)                           │
│  Loaded when skill is ACTIVATED                                 │
│  → Full SKILL.md body with operational guidelines               │
│  → Enough to perform most tasks                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  LEVEL 3: RESOURCES (on-demand, ~1500-2200 tokens each)         │
│  Loaded only when EXPLICITLY NEEDED                             │
│  → Detailed references in references/ directory                 │
│  → Cheatsheets, error guides, templates                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

为什么这很重要：管理6种技能的代理将使用约720个令牌进行发现（6×120）。激活一项技能时，会增加约1600个令牌。详细的引用仅在需要时加载，而不是预先加载。

令牌估计方法

每 MANIFEST.yaml 包括记录在案的代币估算：

# Token estimation rule: 1 token ≈ 0.75 words (or ~4 characters)
# Formula: (word_count / 0.75) × content_multiplier

# Content type multipliers:
#   - Prose/paragraphs: 1.0x (baseline)
#   - Code blocks: 1.2x (syntax overhead)
#   - Tables: 1.3x (markdown formatting)
#   - Cheatsheets: 1.4x (mixed content, symbols)

MANIFEST.yaml结构

清单使智能代理能够实现延迟加载：

skill: jira-read
version: "1.0"
specification: agentskills.io/v1

progressive_disclosure:
  metadata:
    estimated_tokens: 120
  instructions:
    estimated_tokens: 1600
    file: SKILL.md
  resources:
    - path: references/JQL-CHEATSHEET.md
      estimated_tokens: 2000
      load_when:
        - User asks about JQL syntax
        - Query returns syntax errors
      keywords: [jql, query, search, filter]

token_summary:
  metadata_only: 120
  with_instructions: 1720
  with_all_resources: 5120

如何验证技能

运行验证脚本，检查所有技能是否符合agentskills.io规范：

node scripts/validate-skills.mjs

预期产量：

Skills Validator
Checking agentskills.io compliance...

📁 jira-read
   ✓ SKILL.md (name: jira-read)
   License: MIT
   ✓ MANIFEST.yaml (v1.0)
   ✓ references/JQL-CHEATSHEET.md (~2000 tokens)
   ✓ references/ERROR-HANDLING.md (~1400 tokens)
   Tokens: 120 → 1720 → 5120

...

═══════════════════════════════════════════
Summary
═══════════════════════════════════════════

  Skills: 6/6 valid

  Token Budget (all resources loaded):
  31,720 tokens total

验证器检查：

• SKILL.md具有带必填字段的有效YAML frontmatter(name, description)
• name 与父目录名称匹配
• MANIFEST.yaml存在并且具有有效结构
• 中的所有引用文件 references/ 存在于磁盘上
• 所有技能的代币预算摘要

兼容性

技能旨在与任何代理人一起工作。渐进式披露是一种优化，而不是一种要求。

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文档

• Jira软件包文档 -详细工具参考
• 架构概述 -系统设计
• 安全指南 -最佳做法
• 代理约束 -AI行为规则

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对于AI代理

使用此代码库的代理应该：

1. 阅读 特工.md 全球规则
2. 审查相关包的约束条件
3. 检查 /技能 允许的操作
4. 参考 /特点 关于规格

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贡献

我们欢迎为推进人工智能辅助企业发展愿景所做的贡献。有关以下详细信息，请参阅我们的贡献指南：

• 功能建议
• 代码标准
• 测试要求
• 文档期望

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关于

作者：豪尔赫·罗德里格斯·伦格尔(@Yoshikemolo)

组织：Ximplicity软件解决方案有限公司。

联系: info@ximplicity.es

许可证：MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

版权所有（c）2026 Ximplicity Software Solutions，S.L。

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