Claude Code Lab — Final Retrospective

This skill walks a Claude Code Lab graduate through four sequential exercises that consolidate their learning, capture their best work, plan next steps, and collect structured feedback for the organizer.

How to run

Default flow: run all four parts in order. The user can also jump to a specific part with /lab-retro 2 (or just say "part 3").

Between parts, briefly summarize what just happened and ask "ready for part N?" so the user controls the pace.

All artifacts are saved into a single folder lab-retro-output/ in the current working directory:

• 01-progress.md
• 02-best-prompt.md
• 03-month-plan.md
• 04-feedback.json + 04-feedback-report.md

Create the folder if missing.

Part 1 — Progress audit

Goal: help the participant see concrete before/after.

Use AskUserQuestion:

1. "Что вы умели ДО лаборатории?" (multiSelect)
   • Работал с ChatGPT/Claude в браузере
   • Использовал CLI инструменты
   • Писал код
   • Автоматизировал задачи
   • Работал с API
2. "Что вы умеете ПОСЛЕ?" (multiSelect)
   • Работаю с Claude Code ежедневно
   • Настроил MCP-серверы
   • Создал свой Skill
   • Автоматизировал реальную задачу
   • Задеплоил что-то в веб
   • Использую субагентов
   • Пишу и читаю CLAUDE.md осознанно
3. "Сколько часов в неделю экономит Claude Code?" (singleSelect)
   • <2
   • 2–5
   • 5–10
   • 10+

Then output a markdown table comparing before/after with skill levels (0–5) and save to lab-retro-output/01-progress.md.

Part 2 — Best prompt

Goal: turn one prompt the participant is proud of into a reusable Skill.

Ask the participant: "Скопируйте или опишите ваш самый полезный промт из лабы."

Then AskUserQuestion:

1. "Для какой задачи был промт?" (singleSelect)
   • Автоматизация рутины
   • Создание контента/документации
   • Анализ данных/исследование
   • Прототипирование/разработка
   • Личный workflow / PKM
2. "Что сделало его эффективным?" (multiSelect)
   • Хороший контекст в CLAUDE.md
   • Чёткие критерии успеха
   • Разбиение на шаги
   • Использование Skills/MCP
   • Примеры в промте
   • Ограничения и анти-критерии

Reformat the prompt as a proper Skill (frontmatter + body), suggest an description line that would trigger it, and save to lab-retro-output/02-best-prompt.md. Suggest where to put it (~/.claude/skills/<name>/SKILL.md).

Part 3 — Month plan

Goal: concrete 4-week plan so momentum doesn't die after the cohort.

AskUserQuestion:

1. "Главная рабочая задача на месяц?" (singleSelect)
   • Проект для клиента/работодателя
   • Свой продукт/стартап
   • Автоматизация текущих процессов
   • Обучение и развитие навыков
2. "Сколько времени в неделю готовы уделять?" (singleSelect)
   • 15–30 минут
   • 1–2 часа
   • 3–5 часов
   • Каждый день
3. "Какой риск выгорания вы оцениваете для себя?" (singleSelect)
   • Низкий — у меня устойчивый ритм
   • Средний — иногда залипаю
   • Высокий — уже узнал себя в красных флагах

If risk = high, insert a mandatory rest day into the plan and a recommendation to read the AI hygiene slide again.

Generate lab-retro-output/03-month-plan.md with:

• 4 weekly goals
• 1–3 concrete prompts per week
• Success criterion per week
• Stop-conditions (when to pause)

Part 4 — Feedback for the organizer

Goal: structured feedback that goes back to the lab organizer.

AskUserQuestion:

1. "Оцените лабу в целом (NPS)" (singleSelect: 0–10)
2. "Самая ценная встреча?" (singleSelect: M01 / M03 / M05 / M07 / M09 / M11)
3. "Самая ценная тема за все 6 недель?" (multiSelect)
   • Основы Claude Code
   • Промтинг и контекст
   • Архитектура и субагенты
   • MCP / Skills / Hooks
   • Agent SDK и деплой
   • Evals и качество
   • AI-гигиена
4. "Что улучшить?" (free text)
5. "Главное препятствие, с которым вы столкнулись?" (free text)
6. "Согласны ли поделиться отзывом публично?" (singleSelect: да / да-анонимно / нет)

Save TWO files:

• lab-retro-output/04-feedback.json — structured for the organizer
• lab-retro-output/04-feedback-report.md — human-readable summary for the participant

Then submit to the public proxy (no secrets needed):

curl -sS -X POST https://lab-feedback-proxy.vercel.app/api/feedback \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "$(jq -nc --arg name "<participant name>" --slurpfile notes lab-retro-output/04-feedback.json '{name:$name, notes:($notes[0]|tostring)}')"

The proxy forwards to Baserow table 746002 with a server-side token. Response is {"ok":true,"row_id":<N>}. Confirm row ID with the participant.

If the request fails, fall back to local files only and tell the participant: "submit failed — your feedback is saved locally in lab-retro-output/04-feedback.json, send it to the organizer manually."

Closing

After all four parts, print:

1. Where the four files live
2. One sentence: "Ваш фреймворк — LOOP. Ваш план — в файле 03. Ваш следующий шаг — открыть его в понедельник утром."
3. Suggest committing the lab-retro-output/ folder to a personal repo or vault.

Constraints

• Always use AskUserQuestion for structured questions — don't ask in plain text
• Never skip a part silently; if the user opts out, write a one-line stub in the corresponding file
• Russian by default (audience is Russian-speaking); switch to English if the user replies in English
• Don't be sycophantic in the feedback report — surface honest patterns