Jira 事务工具包专业版

企业级Jira管理工具，支持批量JQL查询、敏捷看板管理、工作流自动化、多项目事务关联与团队协作。

Install

openclaw skills install @thcjp/jira-toolkit-pro

功能说明: 本技能涵盖中文交互等核心能力。

Jira 事务工具包专业版

概述

本工具是 项目管理 领域的 PRO 版本 AI Skill,专为企业级场景与专业用户设计。通过自然语言指令驱动 AI Agent 执行任务,提供高级功能、批量操作与团队协同. PRO 版本与 FREE 版本完全兼容,在基础功能之上扩展了企业级能力,支持无缝升级与数据迁移.

版本定位

维度	FREE 版本	PRO 版本
目标用户	个人用户	企业团队
功能范围	核心功能	全部功能
批量操作	不支持	支持
团队协作	不支持	支持
技术支持	社区支持	优先响应
数据分析	基础统计	高级分析

核心能力

PRO 版本提供以下能力:

批量 JQL 查询与结果导出

处理: 解析批量 JQL 查询与结果导出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回批量 JQL 查询与结果导出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

敏捷看板管理与 Sprint

敏捷看板管理与 Sprint 规划

处理: 解析敏捷看板管理与 Sprint 的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回敏捷看板管理与 Sprint 的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

工作流自动化

工作流自动化:状态流转规则与触发器

处理: 解析工作流自动化的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回工作流自动化的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

自定义字段与组件批量管理

处理: 解析自定义字段与组件批量管理的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回自定义字段与组件批量管理的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

多项目事务关联与依赖追踪

处理: 解析多项目事务关联与依赖追踪的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回多项目事务关联与依赖追踪的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作
与 Git/CI 集成的事务自动关闭

与 FREE 版本的兼容性

PRO 版本完全包含 FREE 版本的所有功能,并在此基础上扩展了以下企业级能力:

功能类别	FREE 版本	PRO 版本增量
基础操作	单次执行	批量执行 + 并发控制
数据管理	手动输入	自动采集 + 多源聚合
协作能力	个人使用	团队协作 + 权限管理
分析报告	基础统计	趋势分析 + 预测建议
系统集成	基础 API	企业系统深度集成
合规检查	基础配置	操作日志 + 合规报告

处理: 解析与 FREE 版本的兼容性的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回与 FREE 版本的兼容性的响应数据,包含状态码、结果和日志. 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：Jira、管理系统、支持批量操作、高级查询、敏捷看板管理与自、动化工作流、核心能力、项目管理领域的专、辅助工具、提供企业级高级功、能支持等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景 1: 查看事务详情

通过自然语言查看指定事务

用户可通过自然语言指令触发此场景，工具将自动执行相应操作并返回结构化结果.

输入格式

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	Jira 事务工具包专业版处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

bash

用户: "看一下 PROJ-123"
Agent: jira issue view PROJ-123
输出: 事务标题、状态、描述与评论

场景 2: 创建新事务

描述需求创建 Jira 事务

bash

用户: "创建一个Bug:登录页面404"
Agent: jira issue create -tBug -s"登录页面404" -b"用户反馈登录返回404错误"

场景 3: 企业批量操作

PRO 版本支持批量执行操作,适合企业级规模化管理需求。以下示例展示如何批量处理多个目标:

bash

# 示例
targets=("target1" "target2" "target3" "target4" "target5")
for target in "${targets[@]}"; do
  echo "Processing: $target"
  # 执行批量操作逻辑
  result=$(process_target "$target")
  echo "  Result: $result"
done
# ...
# 批量结果汇总
echo "Batch operation completed: ${#targets[@]} items processed"

python

# Python 批量处理示例
import concurrent.futures
# ...
def process_item(item):
    # 处理单个项目
    # 执行处理逻辑
    return {"item": item, "status": "success"}
# ...
items = ["item1", "item2", "item3", "item4", "item5"]
# ...
# 使用线程池并发处理
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(process_item, items))
# ...
# 输出结果
for r in results:
    print(f"  {r["item"]}: {r["status"]}")

快速开始

1. 环境准备

确保已安装并配置好 AI Agent 环境(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等),本 Skill 通过 SKILL.md 指令驱动 Agent 执行任务. 系统要求:

操作系统: Windows / macOS / Linux
Agent 平台: 支持 SKILL.md 格式的任意 AI Agent
运行时: Python 3.8+ 或 Node.js 18+(视具体操作需求)

2. 配置参数

bash

# 依赖说明
brew install ankitpokhrel/jira-cli/jira-cli
jira init
# 或使用 protocol server 后端
# 在 protocol server 配置中添加 Atlassian 凭证

3. 验证配置

配置完成后,可通过以下方式验证是否正常工作:

bash

# 验证环境变量是否设置
echo "配置检查:"
env | grep -E "API|KEY|TOKEN|SECRET|PROFILE" | sed "s/=.*/=***/"  # Linux/macOS
# 或 PowerShell
# Get-ChildItem Env: | Where-Object {$_.Name -match "API|KEY|TOKEN"} | Format-Table

4. 开始使用

在 AI Agent 对话中描述你的需求,Agent 会根据本 Skill 的指令自动执行对应操作.

text

请帮我查看事务详情

Agent 将自动:

解析你的自然语言指令
调用相应的工具或 API
执行操作并返回结果
生成操作日志与审计记录

配置示例

基础配置

bash

# CLI 后端安装
brew install ankitpokhrel/jira-cli/jira-cli
jira init
# 或使用 protocol server 后端
# 在 protocol server 配置中添加 Atlassian 凭证

高级配置(PRO 专属)

json

{
  "edition": "pro",
  "batch_mode": true,
  "max_concurrent": 10,
  "auto_retry": true,
  "retry_count": 3,
  "retry_delay": 5,
  "log_level": "debug",
  "audit_log": true,
  "team_mode": true,
  "webhook_url": "https://your-webhook.example.com/notify",
  "rate_limit": {
    "requests_per_second": 5,
    "burst": 10
  }
}

PRO 配置项说明:

配置项	类型	默认值	说明
batch_mode	bool	true	启用批量操作模式
max_concurrent	int	10	最大并发数
auto_retry	bool	true	自动重试失败操作
retry_count	int	3	重试次数
audit_log	bool	true	启用操作审计日志
team_mode	bool	true	启用团队协作模式
webhook_url	string	-	事件通知 Webhook 地址
rate_limit	object	-	速率限制配置

优选实践

变更状态前先获取当前状态
protocol server 分配负责人需要 accountId 而非显示名
编辑描述前先展示原始内容
批量修改前需获得明确批准

企业级优选实践

建立标准化的操作流程文档(SOP),确保团队成员遵循统一规范
使用批量操作时先在小范围测试,验证无误后再全量执行
定期审计操作日志,追踪变更历史与责任归属
配置告警机制,关键操作异常时及时通知相关人员
建立操作回滚预案,确保出现问题时能快速恢复
定期进行安全审查,检查权限配置与凭证有效期

常见问题

Q: CLI 和 protocol server 用哪个?

A: 有 jira 命令用 CLI,有 Atlassian 工具用 protocol server,都没有则引导安装.

Q: 事务 key 格式?

A: 遵循 [A-Z]+-[0-9]+ 格式,如 PROJ-123.

Q: PRO 版本与 FREE 版本如何切换?

A: PRO 版本完全兼容 FREE 版本的所有功能。卸载 PRO 版本后可自动回退至 FREE 版本,数据与配置保持不变。升级时只需安装 PRO 版本即可,原有配置自动迁移,无需额外操作.

已知限制

A: 批量操作受以下因素限制:

最大并发数:默认 10,可通过配置调整
API 速率限制:取决于目标服务的限制
系统资源:CPU、内存与网络带宽建议在非高峰时段执行大规模批量操作.

Q: 如何获取 PRO 版本的技术支持?

A: PRO 版本用户可通过以下渠道获取优先技术支持:

提交工单:优先处理 PRO 版本请求
企业微信群:加入 PRO 用户专属支持群
文档中心:查阅 PRO 版本专属文档与教程

依赖说明

运行环境

Agent 平台: 支持 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
操作系统: Windows / macOS / Linux
运行时: Python 3.8+ 或 Node.js 18+(视具体操作需求)
网络: 部分功能需要网络连接访问外部 API

第三方依赖

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供
curl	CLI 工具	推荐	系统自带或包管理器安装
jq	JSON 处理	推荐	apt install jq / brew install jq
Python 3.8+	运行时	视需求	python.org 下载
Node.js 18+	运行时	视需求	nodejs.org 下载
企业密钥管理器	安全	推荐	KMS/Vault/Keychain

API Key 配置

PRO 版本支持以下 API Key 管理方式:

多凭证轮换:支持多个 API Key 自动轮换,避免单 Key 限流
密钥管理器集成:支持 KMS、HashiCorp Vault、AWS Key Management
团队共享凭证:安全共享 API Key 给团队成员,无需明文传递
自动过期检测:检测 API Key 有效期,提前预警

可用性分类

分类: MD+execute(纯 Markdown 指令,部分功能需要 exec 命令行执行能力)
说明: 基于 Markdown 的 AI Skill,通过自然语言指令驱动 Agent 执行任务
PRO 特性: 支持批量执行、并发控制、操作日志、审计追踪、团队协作与自动化工作流
安全等级: 企业级,支持操作审计、权限隔离与合规报告
SLA: 优先响应,工作时间内 2 小时内响应

快速开始

确认运行环境满足依赖说明中的要求
在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
检查输出结果,根据需要进行后续处理

详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

版本信息

项目	值
版本号	1.0.0
版本类型	PRO
许可证	MIT
兼容性	兼容 FREE 版本,支持无缝升级

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

示例

基本用法

输出：返回执行结果,包含操作状态和输出数据

text

用户: 执行核心功能
Skill: 正在执行核心功能...
Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "Jira 事务工具包专业版处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "jirakit pro"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}

安全注意事项

风险类型	防范措施
API密钥泄露	通过环境变量配置，禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险	仅执行白名单命令，避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全	使用HTTPS协议，验证SSL证书有效性
敏感数据暴露	输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

核心功能

自动化执行: 企业级 Jira 管理系统,支持批量操作、JQL 高级查询、敏捷看板管理与自动化工作流。核心能力: 项目管理领域的专业化
文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

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Jira 事务工具包专业版

概述

版本定位

核心能力

批量 JQL 查询与结果导出

敏捷看板管理与 Sprint

工作流自动化

自定义字段与组件批量管理

多项目事务关联与依赖追踪

与 FREE 版本的兼容性

使用场景

场景 1: 查看事务详情

输入格式

场景 2: 创建新事务

场景 3: 企业批量操作

快速开始

1. 环境准备

2. 配置参数

3. 验证配置

4. 开始使用

配置示例

基础配置

高级配置(PRO 专属)

优选实践

企业级优选实践

常见问题

Q: CLI 和 protocol server 用哪个?

Q: 事务 key 格式?

Q: PRO 版本与 FREE 版本如何切换?

已知限制

Q: 如何获取 PRO 版本的技术支持?

依赖说明

运行环境

第三方依赖

API Key 配置

可用性分类

快速开始

错误处理

示例

基本用法

输出格式

安全注意事项

核心功能

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