post-mortem-analyzer
Skill7 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub
Автоматический разбор провалов и дорогих операций. Замкнутый цикл обучения: ошибка → анализ → исправление → предотвращение.
- Installs packages
In this repository23 other files it gives its agents.
- content-pipelineSkill
- adaptive-loopsSkill
- api-cost-trackerSkill
- memory-compactorSkill
- memory-guardianSkill
- reflexive-trigger-boostSkill
- skill-trigger-systemSkill
- agent-communicationSkill
- auto-qa-gatesSkill
- cost-aware-orchestratorSkill
- decision-frameworkSkill
- GitHub Publish WorkflowSkill
- harvest-usageSkill
- network-restricted-hermesSkill
- omniroute-masterySkill
- reflection-qaSkill
- russia-hacksSkill
- self-hosted-aiSkill
- session-hygiene-plusSkill
- telegram-bot-patternsSkill
- tool-proficiency-trackerSkill
- trading-bot-deploymentSkill
- security-auditSkill
The file
Files
Post-Mortem Analyzer — Разбор ошибок и замкнутый цикл обучения
Зачем
Каждая ошибка — бесплатный урок. Но только если её проанализировать. Сейчас: ошибка → "ой, ну бывает" → та же ошибка через час → "опять?!"
Надо: ошибка → анализ → корень → фикс в скилл → больше никогда.
Триггер
Запускать автоматически когда:
- Задача заняла >10 tool calls (слишком много)
- Было >3 ошибок подряд
- subagent вернул мусор
- Был убыток >10₽ на задачу (оценить примерно)
- Пользователь сказал "не то" или переделал то же самое
- Задача провалилась (не сделано что просили)
- Повторно сделал то, что разбирали в прошлой сессии (session_search подтверждает)
Формат разбора (3 секунды в голове)
1. ЧТО пошло не так? (1 предложение)
- "Зациклился на browser_navigate вместо curl"
- "Дёрнул 5 read_file вместо execute_code"
- "subagent наврал про Ozon API"
2. ПОЧЕМУ? (корень, не симптом)
- ❌ "Потому что капча" — симптом
- ✅ "Потому что выбрал browser вместо curl без причины" — корень
- ❌ "Потому что модель тупая" — симптом
- ✅ "Потому что дал subagent-у слишком широкую задачу" — корень
3. ЧТО делать по-другому? (1 действие)
- "Вместо browser_navigate для статики — всегда curl"
- "subagent-ам давать одну конкретную задачу, не 5 в одном"
4. Сохранить в скилл
Скилл который предотвратит повторение:
- Если скилл существует →
skill_manage(patch)с новым знанием - Если нет →
skill_manage(create)+ добавить триггер вrules-and-bounds
5. Запомнить в memory (только важное)
Только если урок стоит того: "не использовать browser для статических страниц" — стоит. "pip install опечатался" — не стоит, разовая случайность.
Примеры
Пример 1: Зациклился на браузере
1. ЧТО: 8 tool calls на browser_navigate → browser_snapshot → browser_click → ... без результата
2. ПОЧЕМУ: Выбрал browser для статической страницы, хотя curl был бы в 1 вызов
3. ФИКС: Для любых URL на .json/.txt/.md и API — использовать curl
4. СКИЛЛ: ✅ В context-economy добавить правило "browser только для JS-heavy"
5. ПАМЯТЬ: "browser_for_static = BAD" (1 запись)Пример 2: subagent наврал
1. ЧТО: subagent вернул "файл сохранён", а файла нет
2. ПОЧЕМУ: Не проверил subagent-а. Верил на слово
3. ФИКС: После каждого delegate_task проверять файл/статус самостоятельно
4. СКИЛЛ: ✅ В reflection-qa уже есть правило "не верь subagent-у" — уже покрыто
5. ПАМЯТЬ: не надо, уже естьПример 3: Потратил 20₽ на задачу ценой 2₽
1. ЧТО: Гонял 5 delegate_task на DeepSeek V4 (26.88₽) вместо GPT-5 Nano (0.96₽)
2. ПОЧЕМУ: Забыл про cost-aware-orchestrator
3. ФИКС: Перед delegate_task проверять — нужна ли сложная модель
4. СКИЛЛ: ✅ cost-aware-orchestrator уже есть, триггер усилить в rules-and-bounds
5. ПАМЯТЬ: не надоAnti-Patterns
- ❌ Разбирать каждую мелочь — опечатка в команде не требует post-mortem
- ❌ Валить всё на модель — "модель тупая". 90% проблем в подходе, не в модели
- ❌ Не сохранять — продумал, понял, забыл. Бесполезно
- ❌ Слишком много сохранять — каждый чих в скилл. Только повторяющиеся проблемы
- ❌ Обвинять себя — это не самокритика, это анализ. Без эмоций
Quick Reference
Ошибка? → Триггер? → 3-сек разбор → Фикс в скилл → Продолжить
↓
1. ЧТО пошло не так?
2. ПОЧЕМУ (корень)?
3. ЧТО делать иначе?
4. СКИЛЛ обновлён?
5. ПАМЯТЬ обновлена?Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
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.

