Slackチャンネルやメッセージをセマンティック検索するスキル。 「Slackで検索して」「チャンネルを探して」「発言を探して」等のリクエストで発動。
Scanned 5/27/2026
Install via CLI
openskills install minicoohei/ai-agent-camp---
name: slack-search
description: "Slackチャンネルやメッセージをセマンティック検索するスキル。 「Slackで検索して」「チャンネルを探して」「発言を探して」等のリクエストで発動。"
triggers:
- Slackで検索して
- チャンネルを探して
- 発言を探して
- 関連するチャンネル
- イベントを検索
- slack-search
- Slack search
---
# Slack Search Skill
BookRAGに基づく階層的インデックスを活用したSlackセマンティック検索。
## クイックスタート
```python
import sys
from pathlib import Path
# プロジェクトルートの tools/ ディレクトリをパスに追加
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[4] / "tools"))
from slack_search import SlackSearch
search = SlackSearch()
# ワークスペース概要
overview = search.get_workspace_overview()
# チャンネル検索(セマンティック検索)
results = search.find_channels("DX展示会")
# チャンネル詳細
detail = search.get_channel_detail("my-workspace/example-channel")
# 関連チャンネル探索
related = search.find_related_channels("my-workspace/example-channel")
# 人物検索
persons = search.find_person("清水")
# イベント検索
events = search.find_events("DX")
# タイムライン検索
timeline = search.get_timeline("2025-12-01", "2025-12-31")
```
## 利用可能な検索機能
### 1. ワークスペース概要 (`get_workspace_overview`)
全体の統計情報とカテゴリ構造を取得。
```python
# 全ワークスペース
overview = search.get_workspace_overview()
# 特定のワークスペース
overview = search.get_workspace_overview("my-workspace")
```
**対応ワークスペース**: 設定されたワークスペース(`build_book_index.py` の `WORKSPACES` を参照)
### 2. チャンネル検索 (`find_channels`)
チャンネル名、トピック、概要からセマンティック検索。
```python
# 基本検索
results = search.find_channels("展示会")
# フィルタ付き検索
results = search.find_channels(
query="プロジェクト",
workspace="my-workspace",
category="project",
limit=20
)
```
**チャンネルカテゴリ**:
- `cafe`: 個人チャンネル(cafe_*)
- `project`: プロジェクト(pj_*)
- `product`: プロダクト開発(product_*)
- `sales`: 営業(sales_*)
- `notify`: 通知(notify_*)
- `partner`: 外部パートナー(*_partner)
- `event`: イベント(日付パターン)
- `external`: 外部連携(ex-*, ext-*)
### 3. チャンネル詳細 (`get_channel_detail`)
特定チャンネルの詳細情報を取得。
```python
# フルID指定
detail = search.get_channel_detail("my-workspace/example-channel")
# チャンネル名のみでも可
detail = search.get_channel_detail("example-channel")
```
**返却情報**:
- 概要(overview)
- トピック(topics)
- 参加者(participants)
- 活動期間(first_activity, last_activity)
- ファイルパス(data, summary, archive)
- 関連チャンネル(related_channels)
### 4. 関連チャンネル探索 (`find_related_channels`)
グラフ構造に基づいて関連チャンネルを探索。
```python
# 直接関連
related = search.find_related_channels("example-channel")
# 間接関連まで(depth=2)
related = search.find_related_channels("example-channel", depth=2)
```
### 5. 人物検索 (`find_person`)
発言者やメンションから人物を検索。
```python
results = search.find_person("清水")
# 返却: 名前、エイリアス、参加チャンネル数、チャンネルリスト
```
### 6. イベント検索 (`find_events`)
展示会、会議などのイベントを検索。
```python
# 全イベント
events = search.find_events()
# キーワード検索
events = search.find_events("DX")
```
### 7. カテゴリ別一覧 (`list_channels_by_category`)
特定カテゴリのチャンネルを一覧。
```python
# 全ワークスペースのcafeチャンネル
cafes = search.list_channels_by_category("cafe")
# 特定ワークスペースのprojectチャンネルのみ
projects = search.list_channels_by_category("project", workspace="my-workspace")
```
### 8. タイムライン検索 (`get_timeline`)
期間指定でアクティビティを検索。
```python
timeline = search.get_timeline(
start_date="2025-12-01",
end_date="2025-12-31",
workspace="my-workspace" # オプション
)
```
### 9. 出力ソース情報 (`get_output_sources`)
calendar, gmail, drive, voicememoの統計情報。
```python
sources = search.get_output_sources()
```
## データ構造
### インデックスパス
- メインインデックス: `slack-sync/index/book_index.json`
- スキーマ定義: `slack-sync/index/schema.md`
### データソース
- 現在データ: `slack-sync/data/{workspace}/`
- サマリー: `slack-sync/data/summary/{workspace}/`
- アーカイブ: `slack-sync/data/archive/{workspace}/`
- 出力: `output/` (calendar, gmail, drive, voicememo)
## CLIコマンド
```bash
# ワークスペース概要
uv run python tools/slack_search.py overview [workspace]
# チャンネル検索
uv run python tools/slack_search.py find "クエリ"
# チャンネル詳細
uv run python tools/slack_search.py detail "channel_id"
# 関連チャンネル
uv run python tools/slack_search.py related "channel_id"
# 人物検索
uv run python tools/slack_search.py person "名前"
# イベント検索
uv run python tools/slack_search.py events [クエリ]
# カテゴリ別
uv run python tools/slack_search.py category "カテゴリ名"
# タイムライン
uv run python tools/slack_search.py timeline "開始日" "終了日"
```
## インデックス更新
インデックスはGitHub Actionsで毎日自動更新されます。
手動更新:
```bash
python3 slack-sync/scripts/build_book_index.py
```
## ユースケース例
### 「清水さんが参加しているプロジェクトを教えて」
```python
person = search.find_person("清水")[0]
project_channels = [
ch for ch in person["channels"]
if search.get_channel_detail(ch).get("category") == "project"
]
```
### 「最近のDX展示会イベントの成果を確認」
```python
events = search.find_events("DX")
for event in events:
detail = search.get_channel_detail(event["channel"])
print(f"{event['name']}: {detail['overview']}")
```
### 「example-channelに関連する活動を調べる」
```python
detail = search.get_channel_detail("example-channel")
related = search.find_related_channels("example-channel", depth=2)
print(f"関連チャンネル数: {related['total_related']}")
```
## Overview
BookRAGに基づく階層的インデックスを活用し、Slackチャンネル・メッセージをセマンティック検索するスキルです。チャンネル検索、人物検索、イベント検索、タイムライン検索に対応。
## Troubleshooting
| エラー | 解決方法 |
|--------|---------|
| Index file not found | `python3 slack-sync/scripts/build_book_index.py` でインデックスを再構築 |
| No results found | クエリのキーワードを変えるか、`get_workspace_overview()` で利用可能なカテゴリを確認 |
## Success Criteria
- [ ] 検索クエリに対して関連するチャンネルまたはメッセージが返却されている
- [ ] 検索結果にチャンネル名・概要・関連度が含まれている
- [ ] エラーなく完了している
## Usage
上記「クイックスタート」および「CLIコマンド」セクションを参照。基本例:
```bash
# チャンネル検索
uv run python tools/slack_search.py find "DX展示会"
# 人物検索
uv run python tools/slack_search.py person "清水"
```
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