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成长日志

在完成复杂任务、遇到失败或回顾所学内容后使用。教你如何撰写可提取可复用模式的成长日志,而非流水账日记。

成长日志 是什么?

成长日志技能旨在帮助开发者和AI代理用户将日常经验转化为可积累的学习资产。它区分了“日记条目”(记录事件)和“学习工件”(提取可迁移模式),强调失败比成功更具营养密度,并通过“伯乐原则”避免重复记录。该技能支持任何笔记系统(Markdown、Notion、Obsidian等),提供标准模板(包含上下文、根因、模式、关联等部分)和四种条目类型(失败、方法论、模式发现、能力变化)。质量检查清单和反模式指南确保条目简洁、可迁移且可交叉引用。与"交付门控"技能配合使用时,该技能确保被检查的学习文件内容具有实际价值,而不仅仅是空的时间戳。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/growth-log

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文档

成长日志技能

问题: 大多数人在学习日志中写“修复了X中的Bug”。那是日记条目,不是学习工件。真正的成长日志提取出模式,以便下次能识别。

本技能教授: 如何撰写可在各次会话间累积的学习条目。适用于任何笔记系统——Markdown文件、Notion、Obsidian、纯文本。模板通用;请适配你的环境。

何时激活

  • 完成复杂任务后(多文件、新功能、架构变更)
  • 遇到失败、错误或“比预期更困难”的时刻后
  • 想回顾一段时间内的所学内容时

何时不应激活: 琐碎变更(错别字修复、单行调整、无需调试的配置值更改)。阈值是:这个任务是否涉及调试、重做、回滚或非显而易见的决策? 如果是→写条目。如果否→跳过。

三条规则

规则 1:失败 > 成就

失败的营养密度高于成功。一个花了2小时找到的Bug,比3个一次成功的功能教会你更多。

错误: “成功实现了登录流程。” 正确(Web开发): “登录流程:会话令牌未持久化,因为Chrome 128+中Cookie SameSite默认值为Lax。模式:跨源时始终显式设置SameSite=None; Secure。可识别信号:浏览器升级或跨源边界后认证中断。” 正确(数据管道): “CSV导入在空行上静默失败,因为pandas.read_csv(dropna=False)保留了零宽度行,而len()将其计为有效。模式:在行数验证前始终执行df.dropna(how='all', inplace=True)。”

规则 2:伯乐原则

写下新条目之前,先问:“这从根本上与我已经记录的内容相同吗?”

相同根本原因、不同症状→合并,不要重复。新的根本原因→新条目。

如何检查: 在撰写前,使用根本原因的关键词搜索现有条目。如果找到匹配项,将新症状作为额外示例添加到现有条目下,而不是创建重复条目。

示例: “创建文件后忘记更新输出索引”和“任务后忘记更新技能评分”——根本原因相同(没有自动捕获触发器)。合并为一条关于“任务后捕获缺口”的条目。

规则 3:必须可迁移

每个条目都必须回答:“下次面对类似情况,我会做什么不同的事情?”

如果写不出这句话,说明你还没有提取出模式。

如何从具体事件中提取模式:

  1. 用一句话陈述发生了什么
  2. 反复问“为什么?”直到触及根本原因(通常3-5个为什么)
  3. 泛化:“这是哪一类问题?”(不是“Chrome 128的Bug”,而是“浏览器默认值变更破坏现有行为”)
  4. 表述为:“下次我看到[信号]时,我将[行动]。”
  5. 命名信号:什么具体的可观察现象告诉你这个模式正在生效?

条目模板

范围: 每个不同的根本原因对应一个条目。典型长度:4-8句话。如果写起来超过2分钟,你是在叙述事件。如果少于30秒,你挖掘得不够深。

## [标题:模式,而非事件]

### 上下文
- 我试图做什么?
- 出错了什么 / 什么出奇地顺利?

### 根本原因 / 核心洞见
- 底层机制,而非仅仅是症状

### 模式(可迁移)
- 下次[类似情况]时,我将[具体行动]。
- 可识别信号:[什么可观察现象告诉我这个模式正在生效?]

### 关联
- [条目名称](../path/to/related-entry.md)

条目类型

所有四种类型都使用上述模板。类型决定了哪些部分权重最大:

类型何时使用重点示例标题
失败某些东西坏了、需要调试或需要返工根本原因“配置继承 ≠ 跨会话行为继承”
方法论工作中产生了可重复的流程上下文 / 模式“PPT → 开卷考试学习指南:三层结构”
模式发现关于工具、系统或思维的可复用洞见模式部分“PR描述模板:描述差距,而非功能”
能力变化可衡量的技能提升上下文(前后对比)“Git:从克隆/推送到具有12次提交的独立PR”

质量检查清单

在最终确定成长日志条目之前:

  • 标题是命名了模式,而不是事件?
  • 有“下次我将……”的句子?
  • “可识别信号”足够具体,能在下次触发该模式?
  • 我在写之前搜索了现有条目以查找重复?(伯乐原则)
  • 根本原因与症状区分开了?
  • 相关的记忆被交叉引用了?
  • 条目长度为4-8句话?更短=太浅;更长=叙述事件。

反模式

  • 避免:“修复了支付模块中的Bug”(事件,非模式)
  • 避免:逐字复制Git提交消息(提交描述更改了什么;日志提取为什么重要)
  • 避免:为每次提交都写条目(仅当模式出现时)
  • 避免:跳过可迁移句子(没有它,就只是日记——这是不可妥协的)
  • 避免:在不同标题下重复同一模式(违反伯乐原则——写之前先搜索)

存储

将条目存放在你记笔记的任何地方。常见模式:

  • growth-log/目录中的Markdown文件(每个文件对应一天:YYYY-MM-DD.md)
  • Notion、Obsidian或你的笔记应用中的专用部分
  • 具有一致命名约定的纯文本文件

选择一种约定并坚持使用。可搜索性比格式更重要。

如果你使用交付门控

delivery-gate的停止钩子通过文件系统时间戳检查今天是否修改了学习文件。本技能教授写什么——这样交付门控检查的文件实际上包含有用的模式,而不是空的时间戳。

任务完成 → 交付门控检查:今天学习文件是否被触碰?
  → 过期(无文件修改):阻塞——“你学到了什么?”
  → 新鲜(文件被触碰):通过——本技能确保内容有用

只有强制而没有方法论→空条目。只有方法论而没有强制→被遗忘的捕获。每个独立有用;一起使用则形成闭环。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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