Retrospective Lesson（对话复盘与经验沉淀）

复盘——把刚完成的技术对话跑一遍"6 路分析 → 整合文档 → 写入记忆 → 归档分发"流水线，
让经验从"存在于这次对话"变成"可被未来检索和继承"的资产。全文围绕「复盘」展开：
判断是否值得复盘 → 跑复盘流水线 → 检验复盘质量。

触发

复盘 或 /retrospective-lesson（自然语言如「沉淀/总结/记下来/SOP/更新记忆」也触发）。

值得复盘的信号（满足任一）：踩坑找到根因 / 做了非显然的决策 / 产出可复用命令脚本 / 发现工具非常规用法。
全不满足 → 问用户「这次要复盘吗」，别硬凑。

适用边界（图片对话/多人协作/超短对话等）和故障排查见包内文件 references/troubleshooting.md（同目录下的 references 文件夹，不是网页链接，请到 skill 目录中查看）。

复盘流程（4 阶段）

阶段 0.5：提炼复盘素材

主 agent 把对话压缩成 5 段（每段 ≤200 字）：需求 / 环境约束 / 执行步骤 / 坑（现象-因-解）/ 产出物。

不要把整段对话原文丢给后续 agent。

阶段一：复盘分析（按对话复杂度选档）

先判断用哪一档（根据对话轮数/踩坑数/产出量）：

拿不准选哪档？看踩坑数：≤2 个坑用快档，≥3 个坑或涉及架构决策用全档。用户明说「简单记一下」强制快档；明说「完整复盘」强制全档。

全档 6 路分析表：

6 个 agent 的完整可复用 prompt 见包内文件 references/prompts.md（同目录下的 references 文件夹，直接复制填素材即可；不是网页链接，请到 skill 目录中查看）。

全档调用失败的自动保护（解决 AI 服务不稳定）：

核心原则：任何单点失败都不应中断整个复盘。已成功的维度产出要保留，失败的维度按上面顺序降级，最坏情况下主 agent 自己接手。

阶段二：整合复盘文档

头部贴 agent 5 的 frontmatter，正文按 agent 6 结构填 agent 1-4 内容。
形式原则：速查用表格、复用用代码块、验证用 checkbox、避免长段落。
落盘（三选一，不要同时写多处）：项目经验→<project>/docs/lessons-learned/；通用方法论→本 skill 的 lessons-learned/；简短规则→记忆文件。

阶段三：写入持久记忆

写入当前框架的记忆文件（Claude Code→~/.claude/CLAUDE.md；Cursor→.cursorrules；ZCode/其他→询问用户或用项目级 AGENTS.md）。
写入前先把内容给用户确认。只写可迁移规则（4 行模板）：

### <模式名>
- 触发场景：<什么情况适用>
- 核心做法：<一句话>
- 关键检查：<2-3 个必做动作>
- 详细文档：<链接>

验证"学到了"：下次用户提同类问题，记忆规则能让 agent 直接走对路吗？能→通过。

阶段四：归档分发（可选）

用户要求时，上传到外部知识库（IMA/Notion/Obsidian 等），调用对应 skill，按门类归类。

复盘质量检查清单

内容完整性（exhaustive 标准：每个 X 都要核对，不是"大致覆盖"）

• 档位选对：快档≥3核心维度 / 全档6维度都有产出
• 每个坑都有配对预防：逐条扫文档，每个「坑/陷阱」条目下方必有「解法/预防/检查项」（缺一即不通过）
• 一句话精髓能独立成立：遮住正文，仅凭这1句能否让没看过对话的人抓住核心（抓不住=不通过）

文档规范

• YAML frontmatter 含 title/date/category/tags 至少4项
• 形式合规：速查用表格、可复用用代码块、验证用 checkbox（全段落=不通过）
• 无残留 markdown 相对链接：grep -nE '\]\(' SKILL.md 对包内文件无命中

记忆与归档

• 记忆规则写入前已给用户看过并确认（未确认=不通过）
• 记忆规则通过"验证学到了"：下次同类问题，这条规则能否让 agent 走对路（不能=补充或改写）
• 只落盘了一处（项目docs / skill的lessons-learned / 记忆文件，三选一）