itswenxin/motion-retrospective

Retrospectiva de Movimento

Cada peça finalizada deve deixar o agente melhor do que o encontrou. Quando um render é confirmado, revise toda a construção enquanto as evidências ainda estão no runtime (comandos processados são removidos após 7 dias) e transforme-as em conhecimento que a próxima sessão possa reutilizar.

Gatilho

Inicie este skill no mesmo turno em que o usuário confirmar um render/exportação final, por exemplo: "渲染好了 / 导出了 / 就这版 / ship it / looks good, exporting". A bridge também adiciona bridgeHealth.retrospective ao resultado de qualquer comando de render como lembrete. Não espere ser perguntado novamente.

Passos

1. Coletar. Anote quando a sessão começou, então execute:

   python3 tools/retrospective.py --slug <nome-da-peça> --since <início da sessão ou ex. 6h> [--match "<nome do comp principal>"]
   

   Isso escreve cases/_inbox/<data>-<slug>/ com TIMELINE.md, FAILURES.md, scripts/ (cada script mutante bem-sucedido, desduplicado) e stats.json.

2. Capturar evidências. Capture 4–6 quadros do render final (captureFrame ou tools/run_capture.sh) e monte uma folha de contato com tools/sheet.py. Salve em evidence/. Nunca comite o vídeo, o .aep, ou as filmagens e fontes do cliente.

3. Revisar a linha do tempo. Para cada execução de comandos, anote:

   • o que o usuário pediu (da conversa), o que mudou e qual script fez a mudança;
   • o mecanismo, não apenas a aparência (estrutura do rig, expressão, valores de chave, ordem das camadas);
   • os números que fizeram funcionar (durações, influência de easing, deslocamentos, tamanhos);
   • toda falha em FAILURES.md: sua causa e a correção.

4. Dividir em receitas. Uma peça geralmente contém várias técnicas reutilizáveis. Dê a cada uma sua própria pasta cases/<categoria>/<técnica>/ (categorias: text-animation, shape-animation, ui-animation, transitions, effects) com RECIPE.md, um .jsx limpo e reutilizável, PROMPT_TEMPLATE.md e evidências. Mantenha um índice de projetos em cases/projects/<peça>/RECIPE.md que os linka, como sync-dubbing-studio. Separe nomes de camadas específicos do projeto do método transferível.

5. Promover regras. Copie tudo que se aplica além desta peça para skill/SKILL.md: novas armadilhas (坑位速查), novas traduções de feedback do usuário (反馈翻译表) e o índice de receitas. Marque ou adicione itens em LEARNING_MAP.md. Atualize a contagem de casos e a tabela de projetos em README.md / README.zh-CN.md quando elas mudarem.

6. Publicar.

   tools/publish_case.sh cases/<categoria>/<técnica> "o que foi aprendido" --push
   

   O script limpa caminhos /Users/<nome>/, recusa arquivos de vídeo/áudio/.aep, executa tools/health_check.py, commita e faz push. Push automático apenas se o proprietário do repositório optou por isso (MOTION_AGENT_AUTO_PUBLISH=1, ou se ele pediu); caso contrário, commita e pergunte.

7. Relatar ao usuário em algumas linhas: quantas receitas foram adicionadas, quais regras foram promovidas e o link do commit.

Nível de qualidade

• Uma receita nomeia o mecanismo e fornece números que alguém possa reproduzir.
• Cada armadilha diz o que quebrou, por que e a correção.
• Sem ativos do cliente, caminhos privados ou material não lançado no repositório público.
• Se a peça não ensinou nada novo, diga isso e adicione apenas as evidências a um caso existente.