task-retro
Skill1 starsChanged 30 days agoMITView on GitHub
任务或会话收口复盘:核对任务文档 TODO 与工单状态、归档已完成的工作、判断哪些知识该写回 .agentdocs/,并按严重度给出 agent 环境改进建议。任务完成或会话收尾时运行。
In this repository31 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- agentdocs-setupSkill
- agent-docsSkill
- codebase-designSkill
- code-reviewSkill
- commit-msgSkill
- diagnoseSkill
- engramSkill
- handoffSkill
- improve-archSkill
- interviewSkill
- prototypeSkill
- prSkill
- questionnaireSkill
- researchSkill
- review-frontend-productionSkill
- run-ticketSkill
- setup-gatesSkill
- sync-claude-mdSkill
- sync-readmeSkill
- task-specSkill
- task-ticketsSkill
- tddSkill
- teachSkill
- team-devSkill
- wait-whatSkill
- wayfinderSkill
- which-skillSkill
- wizardSkill
- writing-for-agentsSkill
The file
Files
任务复盘
任务完成后的统一收口:状态收口、归档、知识写回、环境改进。改进的对象是 agent 环境,不是代码本身;代码质量问题交给代码审查流程。
流程
1. 状态收口
- 对照实际完成情况,更新任务文档(
.agentdocs/workflow/<task>/task.md)的任务拆解章节与各工单状态; - 工单验收标准逐条核对:全部满足才勾选,部分满足保留未勾并注明缺口;
- 计划过而实际未做的工作,移入"范围外"或拆为新任务,不从记录中消失。
2. 归档
任务全部完成时,把整个任务目录(或单文件任务文档)移入 .agentdocs/workflow/done/,并从 index.md 的"当前任务文档"移除该条目。
3. 知识写回
调用 agent-docs skill,按其"写:知识沉淀"纪律判断与执行。核心判断:跨任务或跨文件适用的产出才写,即术语、决策、可复用模式、跨文件约束四类;仅影响局部实现、无长期价值的产出不写。
4. 环境改进
回顾本任务会话,按严重度排序呈现改进候选,供用户选择:
| 类别 | 触发信号 |
| 导航指针 | 找文件、找信息耗时长;存在隐性依赖 |
| 自动检查 | 出现过 lint、类型、测试能拦截的错误;仓库无守门检查本身就是一条发现 |
| 编码标准 | 审查者重复纠正同类问题。机械问题配确定性检查(自定义 lint 规则、pre-commit、CI),判断问题才配编码标准 |
| 提示词瘦身 | AGENTS.md 或 CLAUDE.md 中存在不影响行为的段落,按句核对后删除 |
| 工具经济 | 高成本工具调用可合并或省略 |
| 信息可达 | 关键信息当时不可得:日志未接入、权限缺失 |
两条定位原则:
- 实现与审查的压力差异:实现 agent 的 context 压力最大(探索、写码、调试),审查 agent 最小(只看 diff)。编码标准约束审查者,不追加给实现者;
- AGENTS.md 与 CLAUDE.md 只放导航指针,正文放按需读取的文档或 skills。
5. 输出
汇报四项:状态收口结果、归档动作、写回清单、环境改进建议(按严重度)。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
Reviews can't be read right now.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.