Communitygithub.com

成长日志

在完成复杂任务、遭遇失败或回顾所学内容后使用。教你如何撰写能提取可复用模式的成长日志,而非日记条目。

成长日志 是什么?

该技能旨在解决开发者在编写学习日志时普遍存在的问题:大多数人只是记录“修复了 X 中的 bug”,这实际上是日记而非学习成果。真正的成长日志应从具体事件中提取模式,以便未来再次遇到类似情况时能立即识别并采取行动。它适用于任何笔记系统——Markdown 文件、Notion、Obsidian 或纯文本,模板通用,使用者可根据自身设置进行调整。 技能核心包含三条规则:失败比成功更有营养(规则 1),基于伯乐原则(规则 2)在写入前检查是否有重复条目以合并而非重复,以及日志必须具有可迁移性(规则 3),即每次都能回答“下次遇到类似情况,我该怎么做不同的事?”。它还提供了四个条目类型(失败、方法论、模式发现、能力变化),一个包含“下次我将会...”和“可识别信号”关键字段的条目模板,以及一个最终质量检查清单。 该技能适用于使用 Claude Code、Cursor、Codex 或任何基于文件的笔记系统的开发者。它与 delivery-gate 分配保持集成,确保日志文件不仅被触及(通过时间戳),而且包含有价值的模式。最终输出是结构化、可搜索、跨会话可复用的学习条目,而非无组织的原始笔记。

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

在你喜欢的 AI 中提问

打开一个已预加载此 Agent Skill 的新对话。

文档

成长日志技能

问题所在: 大多数人会写“修复了 X 中的 bug”作为学习日志。这只是一条日记条目,而非学习成果。真正的成长日志提取的是模式,这样你下次就能识别出来。

本技能教授: 如何编写能在不同会话间积累的学习条目。适用于任何笔记系统——Markdown 文件、Notion、Obsidian、纯文本。模板是通用的,可根据你的设置进行调整。

何时激活

  • 完成一个复杂任务后(多文件、新功能、架构变更)
  • 遭遇失败、犯错或遇到“这比预期难”的时刻后
  • 想要回顾一段时间内所学的内容时

何时不要激活: 琐碎的变更(拼写修复、单行调整、无调试的配置值更改)。门槛: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 → 写一条条目。如果否 → 跳过。

三条规则

规则 1:失败 > 成就

失败在营养密度上高于成功。一个花了 2 小时才找到的 bug 教给你的东西,比三个一次就成功的功能更多。

糟糕:“成功实现了登录流程。” 优秀(Web 开发):“登录流程:会话令牌未持久化,因为 Chrome 128+ 中 cookie 的 SameSite 默认为 Lax。模式:跨域时始终显式设置 SameSite=None; Secure。可识别信号:浏览器升级或跨越源边界后认证中断。” 优秀(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

在写新条目之前,先问:“这从根本上与我已记录的某条内容相同吗?”

相同根因、不同症状 → 合并,不要重复。新根因 → 新条目。

如何检查: 在写入之前,用根因的关键词搜索现有条目。如果找到匹配项,将新症状作为附加示例添加到现有条目下,而不是创建重复。

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”——相同根因(没有自动捕获触发器)。合并成一个关于“任务后捕获空白”的条目。

规则 3:必须可迁移

每条条目必须回答:“下次面对类似情况,我该做什么不同的事?”

如果你写不出这个句子,说明你还没有提取出模式。

如何从具体事件中提取模式:

  1. 用一句话说明发生了什么
  2. 反复问“为什么”直到触及根因(通常 3-5 个为什么)
  3. 概括:“这属于哪一类问题?”(不是“Chrome 128 bug”,而是“浏览器默认值更改破坏了现有行为”)
  4. 表述为:“下次我看到 [信号] 时,我将 [采取行动]。”
  5. 命名该信号:什么具体的可观察现象能告诉你这个模式正在激活?

条目模板

范围: 每条条目对应一个不同的根因。典型长度:4-8 句。如果写起来超过 2 分钟,你就是在叙述事件。如果少于 30 秒,说明你挖得不够深。

## [标题:模式,而非事件]

### 上下文
- 我想要做什么?
- 哪里出错了 / 什么出乎意料地顺利?

### 根因 / 核心洞察
- 底层机制,而不仅仅是症状

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

### 相关
- [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
失败某些东西损坏、需要调试或需要重做根因“配置继承 ≠ 跨会话的行为继承”
方法论工作中出现了可重复的过程上下文 / 模式“PPT → 开卷考试学习指南:三层结构”
模式发现关于工具、系统或思考的可复用洞察模式部分“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 clone/push 到独立完成包含 12 次提交的 PR”

质量检查清单

在定稿成长日志条目之前:

  • 标题命名的是模式,而非事件?
  • 是否包含一个“下次我将会...”的句子?
  • “可识别信号”是否足够具体,以便下次激活模式?
  • 写入前是否搜索了现有条目以避免重复?(伯乐原则)
  • 根因是否与症状区分开来?
  • 相关的记忆是否已建立交叉链接?
  • 条目是否在 4-8 句之间?更短 = 太浅;更长 = 在叙述事件。

反模式

  • 避免:“修复了支付模块中的 bug”(事件,不是模式)
  • 避免:逐字复制 git 提交信息(提交描述了什么发生了变化;日志提取了为什么它重要)
  • 避免:每次提交都写一条条目(只有在模式出现时才写)
  • 避免:跳过可迁移句子(没有它,就只是日记——这是不可商量的)
  • 避免:在不同标题下重复相同的模式(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:

  • 在 growth-log/ 目录中的 Markdown 文件(每天一个文件:YYYY-MM-DD.md)
  • Notion、Obsidian 或你的笔记应用中的专用分区
  • 采用一致命名约定的纯文本文件

选择一种约定并坚持下去。可搜索性比格式更重要。

如果你使用 Delivery Gate

delivery-gate Stop 检查会通过文件系统时间戳验证学习文件今天是否被修改过。本技能教授的是写什么——这样 delivery-gate 检查的文件包含的才是有用的模式,而不是空的时间戳。

任务完成 → delivery-gate 检查:今天学习文件是否被触碰过?
  → 过时(无文件被修改):阻止——“你学到了什么?”
  → 新鲜(文件被触碰):通过——本技能确保内容有用

仅有强制而无方法论 → 空条目。仅有方法论而无强制 → 被遗忘的捕获。两者各自都有用;结合在一起则形成闭环。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

相关技能