Jak eksportować zadania z Lineara do Markdown (2026)

Linear jest szybki i ma zdanie na każdy temat — dokładnie tego chcą zespoły inżynierskie. Jest też miejscem, w którym odkłada się ogromna wiedza instytucjonalna: reprodukcje bugów, decyzje projektowe, retrospektywy, zgłoszenia od klientów. Wyciągnięcie tego jako Markdown otwiera drogę do pracy z AI, generowania dokumentacji i archiwizacji.

Ten przewodnik pokazuje każdą praktyczną metodę eksportu treści z Lineara.

Po co eksportować Lineara do Markdown?

Triaż wspierany przez AI — podajcie ostatnie zadania Claude’owi albo ChatGPT i zapytajcie „jakie tematy się powtarzają?”
Release notes z zamkniętych zadań — natywny „Build changelog” w Linearze jest dobry, ale sztywny; Markdown pozwala mieszać i dobierać
Post-mortemy — ściągnijcie zadanie incydentu razem ze wszystkimi powiązaniami w górę i w dół do jednego dokumentu Markdown na retro
Baza wiedzy pod RAG — wrzućcie zamknięte zadania do bazy wektorowej, żeby przyszłe incydenty same wyciągały te przeszłe
Przegląd portfela — wyeksportujcie zadania projektu jako jeden plik na update dla interesariuszy
Backup — śpijcie spokojniej, wiedząc, że odtworzycie wszystko, gdyby Linear kiedyś padł

Metoda 1: rozszerzenie Minibase do Chrome (najszybsze przy 1–20 zadaniach)

Minibase zamienia dowolne zadanie, projekt albo dokument w Linearze w czysty Markdown jednym kliknięciem.

Co Minibase zabiera z Lineara:

Tytuł zadania, status, priorytet, osobę przypisaną, cykl, projekt
Pełną treść opisu z nagłówkami, blokami kodu, listami i osadzonymi załącznikami
Etykiety i terminy jako frontmatter
Wątek komentarzy w kolejności publikacji, z autorem i znacznikiem czasu przy każdym
Reakcje w linii (np. [:tada: × 3])
Powiązane zadania (rodzic/dziecko/blokuje/zablokowane przez) jako linki Markdown
Załączniki (obrazy, podlinkowane dokumenty) jako odwołania Markdown

Co Minibase wyrzuca:

Pasek boczny Lineara, command bar, podpowiedzi skrótów klawiszowych
Interfejs workspace’u i widżety konta

Kiedy to właściwe narzędzie: ściągnięcie kilku zadań pod tekst, wyjęcie zadania incydentu razem ze wszystkimi zadaniami podrzędnymi na post-mortem, szybkie jednorazówki.

Metoda 2: GraphQL API Lineara

Do eksportów masowych albo integracji w skrypcie kanoniczną drogą jest GraphQL API Lineara.

Typowy przebieg:

Wygenerujcie osobisty klucz API w Linear → Settings → API
Wysyłajcie zapytania GraphQL POST-em na https://api.linear.app/graphql z nagłówkiem Authorization: <api-key>
Odpytajcie zadania, komentarze, załączniki i powiązania
Przejdźcie odpowiedź i wygenerujcie Markdown

Zapytanie na start:

query {
  issues(first: 100, filter: { project: { id: { eq: "PROJECT_ID" } } }) {
    nodes {
      identifier
      title
      description
      state { name }
      assignee { name }
      priority
      labels { nodes { name } }
      comments { nodes { body user { name } createdAt } }
    }
  }
}

Plusy: programowalne, obsługuje filtrowanie i paginację, idealne do powtarzalnych eksportów.

Minusy: serializer Markdowna piszecie sami, a przy dużych projektach dochodzi paginacja.

Metoda 3: Linear CLI (@linear/cli)

Linear ma własne CLI, które opakowuje typowe operacje GraphQL. Dobre do doraźnych zapytań, gorsze do pełnych eksportów do Markdowna.

Przykład:

npx @linear/cli issues list --project "Engineering Migration"

Wyjściem jest zwykły tekst albo JSON. Przepuśćcie je przez konwerter (mały skrypt w Node albo jq z szablonem), żeby dostać Markdown.

Gdzie błyszczy: szybkie zapytania w skryptach, joby CI, które nie potrzebują eksportu w pełnej wierności.

Metoda 4: wbudowany eksport Lineara

Linear → Settings → Workspace → Export daje dziś CSV z zadaniami. Przydatne do analizy w arkuszu, ale to nie Markdown. Krok z CSV na Markdown i tak musicie oskryptować.

Przepływ pracy zespołu inżynierskiego

Większość użytkowników Lineara mieści się w jednym z trzech koszyków:

Koszyk A: „chcę mieć to zadanie w notatkach”

Otwórzcie zadanie w Linearze
Kliknijcie Minibase na pasku Chrome
Plik Markdown ląduje w pobranych → przeciągnijcie go do Obsidiana, Notion albo swojego systemu RAG

Koszyk B: „wygeneruj release note z zadań zamkniętych w tym cyklu”

Użyjcie GraphQL API:

query {
  issues(filter: { cycle: { id: { eq: "CYCLE_ID" } }, state: { type: { eq: "completed" } } }) {
    nodes { identifier title description labels { nodes { name } } }
  }
}

Przepuśćcie wynik przez skrypt w Node, który złoży changelog Markdown z szablonu. Otwartoźródłowy punkt startu: linear-cli-tools.

Koszyk C: „wciągnij cały projekt do archiwum w Markdownie dla interesariusza”

Jeśli zadań jest 20 albo mniej: przepuśćcie każde przez Minibase ręcznie (szybko).
Jeśli jest ich 100+: oskryptujcie GraphQL API.

Czego agenci AI chcą od eksportów z Lineara

Kiedy celem jest podanie eksportu Claude’owi albo ChatGPT do syntezy:

Zostawcie identyfikator zadania (ENG-1234) — model często musi się do niego odwołać
Zachowajcie przejścia statusów — „Backlog → In Progress → Done w trzy tygodnie” mówi więcej niż samo „Done”
Spłaszczcie wątki komentarzy chronologicznie — nie w grupach po autorze
Podajcie tytuły powiązanych zadań, nie same ID — „blokuje ENG-1230 (zepsuty onboarding)” jest użyteczne, samo „blokuje ENG-1230” już nie

Ekstrakcja Minibase robi to wszystko sama — Linear jest wspieranym serwisem pierwszej kategorii, a wyjście jest dostrojone pod konsumpcję przez modele.

Praktyczny werdykt

Doraźnie, 1–10 zadań: Minibase. Wersja darmowa → nieograniczone zapisy, Plus (5,99 $/mies.) → szablony AI, zapisana historia i transkrypcja wideo.
Regularne generowanie changelogów: skrypt na GraphQL API, odpalany z CI.
Archiwizacja całego workspace’u: GraphQL API plus skrypt serializujący, jednorazowo.
„Gdzie myśmy zdecydowali X w zeszłym kwartale”: Minibase na zadaniu z decyzją, wrzucić Claude’owi z poleceniem „streść decyzję z tego wątku” → odpowiedź w pięć sekund.

Linear jest szybki. Wasze eksporty też powinny być.

Minibase zamienia dowolną stronę w czysty Markdown jednym kliknięciem, prosto do lokalnego vaultu, który wasza AI może przeszukiwać. Rozszerzenie jest darmowe z nieograniczoną liczbą zapisów; Minibase Plus (5,99 $/mies. lub 34,99 $/rok) dodaje szablony AI, historię i transkrypcję wideo. minibase.md.