team-workload-balancer — команда для Claude Code: обзор и установка
Команда оценивает занятость разработчиков, сопоставляет навыки с задачами и предлагает балансировку спринта на основе коммитов и Linear.
npx claude-code-templates@latest --command team/team-workload-balancerЧто делает team-workload-balancer
Команда запускает аудит нагрузки внутри репозитория. Она считывает активность авторов через git log за последний месяц и подсчитывает число коммитов за последнюю неделю. Для работы со списком задач текущего спринта задействуется Linear MCP.
Шаблон поддерживает аргументы --current-workload, --skill-matching, --capacity-planning и --assignment-optimization. С их помощью агент оценивает перегрузку участников, выявляет дефицит навыков и готовит предложения по перераспределению тикетов.
Без настроенного MCP-сервера Linear команда не сможет выгрузить задачи текущего спринта. Из инструментов шаблону нужны Read, Bash, Grep и Glob.
Какие задачи решает
- выявить перегруженных участников команды по коммитам и спринту
- сопоставить навыки разработчиков с требованиями открытых задач
- рассчитать доступную ёмкость команды перед новым спринтом
- перераспределить назначения задач для устранения узких мест
Примеры запросов агенту
- /team-workload-balancer --current-workload
- /team-workload-balancer --skill-matching
- /team-workload-balancer --assignment-optimization
Как установить team-workload-balancer
1Через claude-code-templates
npx claude-code-templates@latest --command team/team-workload-balancer2Вручную: положить файлы
.claude/commands/team-workload-balancer.mdВызов — /team-workload-balancer. Для всех проектов — ~/.claude/commands/
Вручную: положить файлы
~/.codex/prompts/team-workload-balancer.mdВызов — /prompts:team-workload-balancer. В Codex этот формат помечен устаревшим, замена — скиллы
Вручную: положить файлы
.github/prompts/team-workload-balancer.prompt.mdВручную: положить файлы
.gemini/commands/team-workload-balancer.tomlGemini хранит команды в TOML: текст запроса — в поле prompt
Вопросы о team-workload-balancer
Как установить team-workload-balancer в Claude Code?
Выполните npx claude-code-templates@latest --command team/team-workload-balancer в терминале или сохраните файл по пути .claude/commands/team-workload-balancer.md.
Что делает команда team-workload-balancer?
Она анализирует активность в Git и тикеты в Linear, оценивает загрузку каждого инженера и выдаёт рекомендации по выравниванию нагрузки.
Обязателен ли Linear для запуска?
Для анализа распределения задач спринта нужен подключённый Linear MCP. Статистику по коммитам и составу команды скрипт берёт напрямую из локального репозитория через Git.
Исходный текст
team-workload-balancer.md · MIT
--- allowed-tools: Read, Bash, Grep, Glob argument-hint: "[analysis-type] | --current-workload | --skill-matching | --capacity-planning | --assignment-optimization" description: Analyze and optimize team workload distribution with skill matching and capacity planning --- # Team Workload Balancer Analyze and optimize team workload distribution with intelligent assignment recommendations: **$ARGUMENTS** ## Current Team Context - Team size: !`git log --format='%ae' --since='1 month ago' | sort -u | wc -l` active team members - Active tasks: Linear MCP query for current sprint tasks and assignments - Recent activity: !`git log --oneline --since='1 week ago' | wc -l` commits in last week - Capacity metrics: Analysis of team velocity and individual contribution patterns ## Task Execute comprehensive workload analysis with intelligent assignment optimization: **Analysis Type**: Use $ARGUMENTS to focus on current workload assessment, skill matching, capacity planning, or assignment optimization **Workload Balancing Framework**: 1. **Current Workload Assessment** - Analyze task distribution, evaluate individual capacity, assess deadline pressure, identify overloaded team members 2. **Skill Matching Analysis** - Map team member expertise, identify skill gaps, assess learning opportunities, optimize skill utilization 3. **Capacity Planning** - Calculate available capacity, project future workload, plan skill development, optimize resource allocation 4. **Performance Integration** - Analyze historical performance, identify productivity patterns, assess collaboration effectiveness, factor in availability constraints 5. **Assignment Optimization** - Generate optimal task assignments, balance workload distribution, maximize skill utilization, minimize bottlenecks 6. **Risk Mitigation** - Identify single points of failure, plan cross-training, assess knowledge distribution, ensure backup coverage **Advanced Features**: Predictive workload modeling, skill gap analysis, burnout prevention, performance-based assignment, dynamic rebalancing recommendations. **Quality Metrics**: Workload distribution equity, skill utilization efficiency, team satisfaction indicators, delivery predictability measures. **Output**: Comprehensive workload analysis with optimized assignments, capacity recommendations, skill development plans, and team health insights.
© davila7 · MIT · davila7/claude-code-templates