MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

conduct-retrospective

pjt222
Обновлено 6 days ago
14 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаdata

О программе

Этот навык автоматизирует проведение ретроспектив проектов или спринтов, анализируя отчёты о статусе и метрики для выявления успехов и областей для улучшения. Он формирует структурированные, практические задачи с назначенными ответственными лицами и сроками выполнения. Используйте его после спринтов, вех, инцидентов или квартальных обзоров для систематического фиксирования извлечённых уроков.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/conduct-retrospective

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

行回顧

導結構之回顧,察近項行,識成敗,生可為之改項含主與期。此技化原項數據為有證學附具動作、主、期。

  • sprint 末(sprint 回顧)
  • 項階或里程末
  • 要事、敗、成後
  • 行中項程之季察
  • 類項啟前(學回)

  • :察期(sprint 號、日範、或里程)
  • :期中狀報
  • :sprint 速與畢數
  • :前回動作(察閉)
  • :組反或調果

一:集回顧數據

讀期中可得構件:

  • 期之 STATUS-REPORT-*.md 檔
  • SPRINT-PLAN.md 計 vs 實
  • BACKLOG.md 流與週期
  • 前 RETRO-*.md 未閉動作

取要事:

  • 計 vs 畢
  • 速趨
  • 所遇阻與解時
  • 入 sprint 之計外工
  • 前回未閉動作

得: 含定量度(速、畢率、阻數)之數據結。

敗: 無構件→以質觀為基。

二:結「何行良」

列 3-5 事附證:

## 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] |

焦可續之踐,非只果。「日 standup 顯阻」勝於「準時交」。

得: 3-5 有證之正觀。

敗: 皆無良→細察。至少組畢此期。

三:結「何須改」

列 3-5 須改事附證:

## 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] |

具體有據。「估誤」泛。「5 項 3 超估 >50%、添 8 日外工」具體。

得: 3-5 有證之改域附影響。

敗: 組稱皆佳→比計 vs 實度——差現問。

四:生改動作

每改域生可為項:

## 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 |

每動作須:

  • 具體(非「改估」→「加估察步於 grooming」)
  • 有主(一人責)
  • 有期(次 1-2 sprint 內)
  • 可驗(成判已定)

得: 2-4 改動作附主與期。

敗: 泛→施「如何驗其行」測。

五:察前動作且寫報

察前回動作之閉:

## 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] |

標復現項(同問現於 3+ 回顧)——須升或換法。

寫全回顧:

# 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]*

存為 RETRO-[YYYY-MM-DD].md

得: 全回顧文存含動作、證、前動作察。

敗: 無改動作→未致變——重訪步三。

  • 回顧檔已立含日戳名
  • 期結含定量度
  • 「何行良」有 3-5 有證項
  • 「何須改」有 3-5 有證項
  • 改動作有主、期、成判
  • 前回動作已察閉
  • 復現問已標

  • 責戲:回顧察程與踐,非人。問為系,非個。
  • 動作無隨進:回顧最大敗。生新前必察前動作。
  • 動作過多:2-4 聚焦勝於 10 泛。組一時變能有限。
  • 無證:「感覺估差」為見。「5 項 3 超估 50%」為數。必附證。
  • 略正:只議問→挫志。慶成強良踐。

  • generate-status-report — 狀報供回顧數據
  • manage-backlog — 改動作回饋入待辦
  • plan-sprint — 回顧學改 sprint 計之準
  • draft-project-charter — 察章假設與險準
  • create-work-breakdown-structure — 察估準對 WBS

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-ultra/skills/conduct-retrospective
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык