spark-recipe-team-workload — скилл для Claude Code: аудит нагрузки
Скилл проходит по команде в Spark и показывает, у кого сколько назначено, что вы делегировали и какая работа висит без владельца.
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill spark-recipe-team-workload -a claude-code
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill recipe-team-workload -a claude-codeЧто делает spark-recipe-team-workload
Скилл разбирает, как задачи распределены по участникам команды. Сначала он берёт обзор команды и запоминает список участников и общих ящиков, потом вытягивает назначения по каждому человеку через spark emails --filter "assigned_to:...". Дальше отдельно смотрит то, что вы назначили сами (assigned_by:me), и то, что не назначено никому (assigned_to:unassigned).
В конце сравнивает открытые и закрытые задачи в общих ящиках — по этому соотношению видно, успевает ли команда разгребать входящее. В отчёте будут счётчики по людям, старые застрявшие назначения, перекосы в нагрузке и число задач без владельца.
Скилл работает только на чтение, поэтому ничего не поменяет в почте. Ему нужен базовый скилл use-spark — без него не будет ни справки по командам, ни синтаксиса фильтров. Автор советует запускать раз в неделю, чтобы ловить перекосы до того, как они станут проблемой, и на больших командах смотреть только на выбивающихся, а не расписывать каждого.
Какие задачи решает
- увидеть, у кого из команды задач заметно больше остальных
- найти назначения, которые висят без движения неделю и больше
- посчитать работу без владельца в общих ящиках
- проверить, что из делегированного вами ещё не закрыто
- оценить, успевает ли команда по соотношению открытых и закрытых задач
Примеры запросов агенту
- покажи нагрузку по команде Support за эту неделю
- найди неназначенные письма в общем ящике [email protected]
- что из того, что я делегировал, всё ещё открыто
Как установить spark-recipe-team-workload
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill spark-recipe-team-workload -a claude-codenpx skills add readdle/spark-cli-skills --skill recipe-team-workload -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/recipe-team-workload/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/recipe-team-workload/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill recipe-team-workload -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/recipe-team-workload/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill recipe-team-workload -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/recipe-team-workload/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install readdle/spark-cli-skills recipe-team-workload2Вручную: положить файлы
.github/skills/recipe-team-workload/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill recipe-team-workload -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/readdle/spark-cli-skills --path skills/recipe-team-workloadВручную: положить файлы
.devin/skills/recipe-team-workload/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill recipe-team-workload -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о spark-recipe-team-workload
Как установить spark-recipe-team-workload в Claude?
Выполните npx skills add readdle/spark-cli-skills --skill spark-recipe-team-workload -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/recipe-team-workload/SKILL.md.
Что делает spark-recipe-team-workload?
Проводит аудит распределения работы в команде: нагрузка по участникам, делегированные вами задачи, работа без владельца и перекосы. В конце выдаёт сводный отчёт.
Что нужно для работы скилла?
Базовый скилл use-spark — в нём справка по командам и синтаксис фильтров. Уровень доступа read-only, то есть данные скилл только читает.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: spark-recipe-team-workload
description: >-
Audit team assignment distribution: per-member loads, delegated items,
unassigned work, and workload imbalances.
metadata:
version: 1.0.0
requires:
skills:
- use-spark
accessLevel: read-only
---
# Recipe: Team Workload
Deep audit of how work is distributed across a team. Surfaces per-member assignment loads, items you've delegated, unassigned work, and imbalances.
**Prerequisite:** Read the `use-spark` base skill for command reference and filter syntax.
**Access level required:** read-only.
## Steps
### Step 1: Get the team overview
```bash
spark team "Team Name"
```
Note the member list, shared inboxes, and the assignment summary. This gives you the high-level distribution.
### Step 2: Review per-member assignments
For each team member, pull their current assignments:
```bash
spark emails --filter "assigned_to:[email protected]"
spark emails --filter "assigned_to:[email protected]"
spark emails --filter "assigned_to:[email protected]"
```
Note the count and scan subjects/dates to spot stale items (old assignments that may be stuck).
### Step 3: Check what you've delegated
```bash
spark emails --filter "assigned_by:me"
```
These are items you assigned to others. Cross-reference with per-member lists to see which are still open.
### Step 4: Find unassigned work
```bash
spark emails --filter "assigned_to:unassigned"
```
If the team uses shared inboxes, also check each one:
```bash
spark emails [email protected]:Inbox --filter "assigned_to:unassigned"
```
### Step 5: Check open vs. done in shared inboxes
```bash
spark emails --filter "is:shared_inbox_open"
spark emails --filter "is:shared_inbox_done"
```
The ratio of open to done gives a sense of whether the team is keeping up.
### Step 6: Present the workload report
Summarize:
- **Per member:** assignment count and any notably old items
- **Imbalances:** flag members with significantly more or fewer assignments than average
- **Delegated by you:** N items still open, any that look overdue
- **Unassigned:** M items with no owner
- **Throughput:** open vs. done ratio across shared inboxes
## Tips
- Run this weekly to catch imbalances before they become problems.
- The `team` command's assignment summary is a quick snapshot; the per-member `emails` queries give the full picture.
- Stale assignments (older than 7-14 days) are worth flagging - they may be stuck or forgotten.
- `assigned_by:me` is useful for managers and leads who delegate frequently.
- Compare this week's numbers to last week's (if you track them) to spot trends.
- Combine with `recipe-shared-inbox-status` for a shared-inbox-focused view, or use this recipe for the broader team picture.
- For large teams, focus on outliers rather than reporting every member - highlight who's overloaded and who has bandwidth.
© readdle · MIT · readdle/spark-cli-skills