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Wanbicoi/agent-config

Führt eine Retrospektive über eine Programmier-Sitzung durch.

Was ist agent-config?

Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten, nach einer Coding-Session eine Retrospektive durchzuführen. Der Agent analysiert die vergangene Sitzung und identifiziert Verbesserungspotenziale in sieben Kategorien: Navigation, automatisierte Prüfungen, Codierungsstandards, die globale AGENTS.md, Werkzeugökonomie, No-Op-Anweisungen und Informationszugriff. Die Fähigkeit priorisiert die Funde nach Schweregrad und schlägt konkrete Optimierungen vor, z. B. das Einfügen von Navigationshilfen, das Hinzufügen von Lint-Regeln oder das Entfernen unnötiger Steueranweisungen. Sie unterstützt Agenten wie Claude Code, Cursor und Codex, indem sie den Entscheidungsprozess strukturiert und auf den musterbewussten Ansatz der zugehörigen `writing-for-agents`-Fähigkeit verweist. Plattformunabhängig einsetzbar, basiert sie auf Markdown-Dokumenten wie `CLAUDE.md`, `CODING_STANDARDS.md` und Skills-Dateien, um den Kontext effizient zu verwalten.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Wanbicoi/agent-config/tree/HEAD/skills/retro

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Dokumentation

Der Benutzer hat um eine Retrospektive gebeten. Du schlägst Verbesserungen für die Umgebung des Coding-Agenten vor, um zukünftige Durchläufe zu optimieren.

Schritte

  1. Rufe das Skill-Tool mit writing-for-agents auf, um den Schreibstil-Leitfaden zu erhalten.

  2. Lies die primären Quellen für die vom Benutzer angegebene Sitzung. Das kann bedeuten, dass du auf diesem Rechner in den Sitzungsprotokollen suchen musst. Wenn der Benutzer keine Sitzung angibt, verwende die aktuelle als Standard.

  3. Suche in folgenden Kategorien nach Verbesserungskandidaten.

  • Navigation: Wie einfach war es für den Agenten, die richtigen Dateien zu finden? Gibt es versteckte Abhängigkeiten zwischen Dateien? Würde ein Navigationszeiger die Sache erleichtern? Verwende dies, wenn die Sitzung lange brauchte, um eine Information zu finden.
  • Automatisierte Prüfungen: Gibt es automatisierte Prüfungen, die Fehler des Agenten abfangen könnten? Linting, Typisierung, Tests, Dateisystem-Linter? Lese zuerst das eigene Prüfkommando des Repos (seine package.json/Build-Tool lint/check-Skripte, seinen CI-Workflow), sodass eine bereits existierende, aber nicht angebundene oder stillschweigend defekte Prüfung der Befund ist, nicht eine Neuerfindung. Ein Repository ohne Schutzschiene (kein Pre-Commit-Hook und kein CI-Job, der seinen Lint/Typecheck/Test-Befehl ausführt) ist selbst ein Befund: Ein ungelintes Repo ist eine verpasste Chance, kein neutraler Standard. Verwende dies, wenn der Agent einen Fehler gemacht hat, den eine automatisierte Prüfung hätte abfangen können, oder das Repo gar keine Schutzschiene hat.
  • Codierungsstandards: Sollte dem Reviewer-Agenten eine neue Regel zum Durchsetzen gegeben werden? Sollte eine bestehende Regel entfernt oder präzisiert werden? Klassifiziere zuerst die Verletzung: Eine mechanische (ein festes syntaktisches Muster, eine verbotene API, eine Importschablone, eine Dateiort-Regel) bekommt eine deterministische Prüfung, Punkt. Eine benutzerdefinierte Regel im eigenen Linter des Repos, ein neuer Pre-Commit-Hook oder ein neuer CI-Job – je nachdem, was die Sprache des Repos und die vorhandenen Schutzschienen am günstigsten machen. Standardmäßig die Prüfung bauen, statt die Regel zu schreiben. Hebe CODING_STANDARDS.md für echte Ermessensentscheidungen auf (dateiübergreifende Konsistenz, „passt zum umgebenden Stil“, alles, was keine Schutzschiene jemals ersetzen könnte). Verwende dies, wenn der Reviewer-Agent einen Fehler nicht gefangen hat.
  • Globale AGENTS.md: Gibt es Steuerungsanweisungen, die stattdessen in Codierungsstandards (oder automatisierte Prüfungen) verschoben werden sollten? Verwende dies, wenn die Datei AGENTS.md besonders groß ist – im Repo ODER im globalen Geltungsbereich des Benutzers.
  • Werkzeugökonomie: Hat der Agent teure Tool-Aufrufe getätigt, die optimiert werden könnten? Gibt es benutzerdefinierte Tools (CLIs, MCPs), die besonders token-ineffizient sind? Verwende dies, wenn der Agent einen teuren Tool-Aufruf getätigt hat.
  • No-Ops: Suche nach Anweisungen in Steuerdateien, die das Verhalten des Agenten nicht verändern. Verwende dies, wenn die Steuerdateien groß und unhandlich sind.
  • Informationszugriff: Suche nach Möglichkeiten, den Zugriff des Agenten auf Informationen zu erhöhen. Mitschneiden von Dev-Server-Logs, schreibgeschützter Zugriff auf Drittanbieterdienste. Verwende dies, wenn eine entscheidende Information für den Agenten nicht verfügbar war.
  1. Präsentiere diese Kandidaten dem Benutzer, geordnet nach Schweregrad.

Referenz

Implementierung vs. Review

Denke daran, dass alle Arbeit zwei Phasen durchläuft: Implementierung und Review. Der Implementierungsagent hat den größten Kontextdruck. Er ist für Erkundung, das Schreiben von Code und das Beheben von Fehlern zuständig.

Der Review-Agent hat den geringsten Kontextdruck – er erhält ein Diff, benötigt also keine Erkundung. Oft muss er weder Code schreiben noch Fehler beheben.

Das bedeutet, dass der Review-Agent für das Durchsetzen von Codierungsstandards verantwortlich sein sollte, nicht der Implementierungsagent.

Dateien

Du hast Zugriff auf mehrere Dateien im Repository:

  • CLAUDE.md/AGENTS.md: Diese Dateien werden in den Kontextfenster jedes Agenten geschoben, der in diesem Repo arbeitet. Sie sollten äußerst sparsam verwendet werden, normalerweise nur für Navigationszeiger zu anderen Dateien.
  • CODING_STANDARDS.md: Diese Datei wird während des Reviews gelesen, nicht während der Implementierung. Füge Navigationszeiger zu Dokumentenordnern hinzu, wenn die Standardsdatei mehr als 1.000 Zeilen lang wird.
  • Dokumente: Verwende Dokumente als Referenzdateien, auf die andere Dateien verweisen. Suche nach vorhandenen Dokumenten, bevor du neue schreibst.
  • Skills: Verwende Skills für Dokumente (da ihre Beschreibung in den Kontextfenster des Agenten gelangt) oder für vom Benutzer aufgerufene Befehle. Befolge die Ratschläge des Skills writing-for-agents.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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