conduct-retrospective
О программе
Этот навык Claude помогает проводить структурированные ретроспективы проектов или спринтов, анализируя отчёты о состоянии и метрики для выявления успехов и областей улучшения. Он формирует конкретные последующие задачи с назначенными ответственными лицами и сроками выполнения. Разработчикам следует использовать его после спринтов, вех или значимых событий, чтобы систематически фиксировать полученные уроки.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/conduct-retrospectiveСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Conduct a Retrospective
Facilitate a structured retrospective that reviews recent project execution, identifies what worked and what didn't, and produces actionable improvement items that feed back into project processes. This skill transforms raw project data into evidence-backed learnings with specific actions, owners, and due dates.
When to Use
- End of a sprint (sprint retrospective)
- End of a project phase or milestone
- After a significant incident, failure, or success
- Quarterly review of ongoing project processes
- Before starting a similar project (lessons learned review)
Inputs
- Required: Period under review (sprint number, date range, or milestone)
- Optional: Status reports from the review period
- Optional: Sprint velocity and completion data
- Optional: Previous retrospective actions (to check closure)
- Optional: Team feedback or survey results
Procedure
Step 1: Gather Retrospective Data
Read available artifacts from the review period:
- STATUS-REPORT-*.md files for the period
- SPRINT-PLAN.md for planned vs actual
- BACKLOG.md for item flow and cycle times
- Previous RETRO-*.md for open action items
Extract key facts:
- Items planned vs completed
- Velocity trend
- Blockers encountered and resolution time
- Unplanned work that entered the sprint
- Open action items from previous retrospectives
Got: Data summary with quantitative metrics (velocity, completion %, blocker count).
If fail: If no artifacts exist, base the retrospective on qualitative observations.
Step 2: Structure "What Went Well"
List 3-5 things that worked well, with evidence:
## What Went Well
| # | Observation | Evidence |
|---|------------|---------|
| 1 | [Specific positive observation] | [Metric, example, or artifact reference] |
| 2 | [Specific positive observation] | [Metric, example, or artifact reference] |
| 3 | [Specific positive observation] | [Metric, example, or artifact reference] |
Focus on practices to continue, not only outcomes. "Daily standups kept blockers visible" is more actionable than "We delivered on time."
Got: 3-5 evidence-backed positive observations.
If fail: If nothing went well, look harder — even small wins matter. At minimum, the team completed the period.
Step 3: Structure "What Needs Improvement"
List 3-5 things that need improvement, with evidence:
## What Needs Improvement
| # | Observation | Evidence | Impact |
|---|------------|---------|--------|
| 1 | [Specific issue] | [Metric, example, or incident] | [Effect on delivery] |
| 2 | [Specific issue] | [Metric, example, or incident] | [Effect on delivery] |
| 3 | [Specific issue] | [Metric, example, or incident] | [Effect on delivery] |
Be specific and factual. "Estimation was off" is vague. "3 of 5 items exceeded estimates by >50%, adding 8 unplanned days" is actionable.
Got: 3-5 evidence-backed improvement areas with stated impact.
If fail: If the team claims everything is fine, compare planned vs actual metrics — gaps reveal issues.
Step 4: Generate Improvement Actions
For each improvement area, create an actionable item:
## Improvement Actions
| ID | Action | Owner | Due Date | Success Criteria | Source |
|----|--------|-------|----------|-----------------|--------|
| A-001 | [Specific action] | [Name] | [Date] | [How to verify success] | Improvement #1 |
| A-002 | [Specific action] | [Name] | [Date] | [How to verify success] | Improvement #2 |
| A-003 | [Specific action] | [Name] | [Date] | [How to verify success] | Improvement #3 |
Each action must be:
- Specific (not "improve estimation" but "add estimation review step to grooming")
- Owned (one person accountable)
- Time-bound (due date within next 1-2 sprints)
- Verifiable (success criteria defined)
Got: 2-4 improvement actions with owners and due dates.
If fail: If actions are too vague, apply the "how would you verify this was done?" test.
Step 5: Review Previous Actions and Write Report
Check previous retrospective actions for closure:
## Previous Action Review
| ID | Action | Owner | Status | Notes |
|----|--------|-------|--------|-------|
| A-prev-001 | [Action from last retro] | [Name] | Closed / Open / Recurring | [Outcome] |
| A-prev-002 | [Action from last retro] | [Name] | Closed / Open / Recurring | [Outcome] |
Flag recurring items (same issue appearing in 3+ retrospectives) — these need escalation or a different approach.
Write the complete retrospective:
# Retrospective: [Sprint N / Phase Name / Date Range]
## Date: [YYYY-MM-DD]
## Document ID: RETRO-[PROJECT]-[YYYY-MM-DD]
### Period Summary
- **Period**: [Sprint N / dates]
- **Planned**: [N items / N points]
- **Completed**: [N items / N points]
- **Velocity**: [N] (previous: [N])
- **Unplanned Work**: [N items]
### What Went Well
[From Step 2]
### What Needs Improvement
[From Step 3]
### Improvement Actions
[From Step 4]
### Previous Action Review
[From Step 5]
---
*Retrospective facilitated by: [Name/Agent]*
Save as RETRO-[YYYY-MM-DD].md.
Got: Complete retrospective document saved with actions, evidence, and previous action review.
If fail: If the retrospective has no improvement actions, it's not driving change — revisit Step 3.
Validation
- Retrospective file created with date-stamped filename
- Period summary includes quantitative metrics
- "What Went Well" has 3-5 evidence-backed items
- "What Needs Improvement" has 3-5 evidence-backed items
- Improvement actions have owners, due dates, and success criteria
- Previous retrospective actions reviewed for closure
- Recurring issues flagged
Pitfalls
- Blame game: Retrospectives review processes and practices, not people. Frame issues as systemic, not personal.
- Actions without follow-through: The biggest retrospective failure. Always review previous actions before creating new ones.
- Too many actions: 2-4 focused actions are better than 10 vague ones. The team can only absorb so many changes.
- No evidence: "We feel estimation is bad" is opinion. "3 of 5 items exceeded estimates by 50%" is data. Always attach evidence.
- Skipping the positives: Only discussing problems is demoralizing. Celebrating wins reinforces good practices.
Related Skills
generate-status-report— status reports provide the data for retrospectivesmanage-backlog— improvement actions feed back into the backlogplan-sprint— retrospective learnings improve sprint planning accuracydraft-project-charter— review charter assumptions and risk accuracycreate-work-breakdown-structure— review estimation accuracy against WBS
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
