运动回顾 (Motion Retrospective) 是做什么的？
每一个完成的作品都应该让代理变得比它发现它时更好。当渲染被确认后，在运行时中的证据（处理命令在 7 天后会被清除）仍然存在时，回顾整个构建过程，并将其转化为下一个会话可以重复使用的知识。
触发器
在用户确认最终渲染/导出的同一回合中启动此技能，例如：
"渲染好了 / 导出了 / 就这版 / ship it / looks good, exporting"。桥接也会给任何渲染命令的结果添加 bridgeHealth.retrospective 作为提示。
不要等待再次被询问。
步骤
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收集。 记录会话开始的时间，然后运行：
python3 tools/retrospective.py --slug <作品名称> --since <会话开始时间或例如 6h> [--match "<主合成名称>"]这将创建
cases/_inbox/<日期>-<slug>/目录，其中包含TIMELINE.md、FAILURES.md、scripts/（每个成功的变动脚本，去重后）和stats.json。 -
捕获证据。 从最终渲染中抓取 4-6 帧（使用
captureFrame或tools/run_capture.sh），并用tools/sheet.py创建一个联系表。 保存到evidence/中。永远不要提交视频、.aep文件、客户素材或字体。 -
审查时间线。 对于每组命令，记录以下内容：
- 用户的要求是什么（来自对话），发生了什么变化，以及哪个脚本导致了变化；
- 机制，而不仅仅是外观（层级结构、表达式、关键值、图层顺序）；
- 使其起作用的数字（持续时间、缓动影响、偏移、大小）；
FAILURES.md中的每一个失败：其原因和修复方法。
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拆分为配方。 一个作品通常包含多个可重复使用的技术。为每个技术创建自己的文件夹
cases/<类别>/<技术>/（类别包括：text-animation、shape-animation、ui-animation、transitions、effects），其中包含RECIPE.md、一个清理过的可复用.jsx文件、PROMPT_TEMPLATE.md和证据。在cases/projects/<作品>/RECIPE.md中保留一个项目索引来链接它们，就像sync-dubbing-studio那样。将特定于项目的层名称与可转移的方法分开。 -
提升规则。 将任何适用于本作品之外的内容复制到
skill/SKILL.md中：新的陷阱（坑位速查）、新的用户反馈翻译（反馈翻译表）以及配方索引。在LEARNING_MAP.md中勾选或添加项目。在README.md/README.zh-CN.md中更新案例计数和项目表，当它们发生改变时。 -
发布。
tools/publish_case.sh cases/<类别>/<技术> "学到了什么" --push该脚本会清理
/Users/<名字>/路径，拒绝视频/音频/.aep 文件，运行tools/health_check.py，然后提交并推送。仅当仓库所有者同意（MOTION_AGENT_AUTO_PUBLISH=1，或者他们要求推送）时才自动推送；否则仅提交并询问。 -
向用户报告。 用几行文字报告：添加了多少个配方，哪些规则被提升，以及提交链接。
质量标准
- 一个配方应命名其机制并提供他人可以复现的数字。
- 每个陷阱都应说明什么出了问题、原因以及修复方法。
- 公共仓库中不得包含客户资产、私人路径或未发布的材料。
- 如果该作品没有教给任何新东西，请说明情况，仅将证据添加到现有案例中。