Skate: AI agent spravuje kanban nástěnku

AI agent řídí kanban board Mattermost pomocí CLI nástroje Skate

AI agenti jako Claude Code efektivně generují kód, ale ignorují projektové sledování: stav úkolů není aktualizován, čas není zaznamenán, kontext se ztrácí mezi relacemi. Řešení je Skate: CLI nástroj v Go s MCP serverem, který integruje agenty přímo s Mattermost Boards API. Agent samostatně prohlíží úkoly, mění stavy, spouští časovače, komentuje změny a uzavírá tickety.

Skate odstraňuje mezeru mezi skutečnou prací v terminálu a stavem desky. Příkaz skate tasks zobrazuje prioritní seznam:

ID                           TITLE                        STATUS       PRIORITY   ASSIGNEE
c4cf6f4wzbjgxdm3hpa7iygtjdo  Task translation middleware  Not Started  2. Medium
cuppcm819atnixx71qg9i485jsr  listing tasks                In Progress  1. High 🔥

Agent analyzuje výstup, vezme úkol podle priority, aktualizuje stav přes API a provádí cyklus bez přepínání.

Nastavení a základní pracovní postup

Statický binární soubor Skate pracuje přes HTTP požadavky s Bearer tokenem Mattermost. Nejsou závislosti na databázi nebo kontejnerech.

Inicializace:

• skate init – zadání URL serveru a tokenu.
• skate local-init – výběr desky pro projekt.
• skate setup claude-code – registrace MCP serveru s 9 nástroji: desky, úkoly, detaily úkolů, aktualizace stavu, vytvoření úkolu, komentáře, spuštění/zastavení časovače, logování času.

Výstup podporuje JSON/YAML pro analýzu:

skate tasks --json | jq '.[] | select(.Priority | test("High"))'

Oprávnění se dědí od uživatele: pokud vidíte desku v prohlížeči, je dostupná v CLI.

Překlad úkolů pro multilingvní týmy

Middleware překládá popisy úkolů do angličtiny pro agenta, beze změny originálu na desce. Aktivace v ~/.config/skate.yaml:

translate:
  enabled: true
  provider: ollama
  model: gpt-oss:latest
  base_url: http://localhost:11434/v1

Heuristika: ASCII text je přeskočen, ne-ASCII text je přeložen přes OpenAI-kompatibilní API (Ollama, OpenRouter). Užitečné pro distribuované týmy s úkoly v různých jazycích.

Kompletní vývojový cyklus pod kontrolou agenta

Vývoj Skate probíhal přes vlastní pracovní postup: deska Mattermost s úkoly, Claude bral další úkol podle priority.

Kroky agenta:

• skate tasks – seznam.
• skate task <ID> – detaily.
• Status: In Progress.
• Spuštění časovače.
• Provedení (kód, testy, dokumentace).
• Komentář se změnami.
• Zastavení časovače.
• Status: Completed.
• Dotaz: další úkol?

30 úkolů uzavřeno s časovými razítky a komentáři. Opakující se úkoly (aktualizace README, testy) jsou přetahovány z Completed do Not Started – agent analyzuje diffs a aktualizuje.

Integrace agenta do týmového procesu

Vytváření úkolů z terminálu: skate create s popisem z chatu. Pro složité funkce agent generuje Markdown plán, připojuje k ticketu, nastavuje Blocked. Tým reviduje asynchronně, agent integruje zpětnou vazbu před kódováním.

Výsledek: AI jako plnohodnotný účastník na desce – plány jsou viditelné, čas je zaznamenán, rozhodnutí dokumentována.

Správa přes SKILL.md: Vestavěný Markdown soubor s instrukcemi (stavy, časovače, zmínky, přílohy). Agent je dodržuje přísněji než lidé: kontroluje související úkoly, znovu čte komentáře, loguje všechny kroky.

Co je důležité

• Skate dává AI přímý přístup k Mattermost Boards bez prohlížeče, zaměřuje se na paměť týmu, ne agenta.
• Kompletní cyklus: od priority po uzavření se sledováním času a překlady.
• Opakující se úkoly automatizovány – agent sám diffuje soubory.
• Týmová integrace: plány na desce pro human review před kódem.
• Minimalistický stack: Go binární soubor, REST API, MCP nástroje.

— Editorial Team