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成長紀錄技能

運用於複雜任務、失敗後或回顧學習成果時。教導如何撰寫能萃取出可重複使用模式的成長紀錄,而非單純的日記。

成長紀錄技能 是什麼?

這項技能旨在幫助開發者與 AI 代理在使用者完成複雜任務、遭遇失敗或進行學習回顧時,撰寫具有長遠價值的「成長紀錄」(Growth Log)。其核心目標是超越簡單的事件日記,強制使用者從具體經驗中萃取可轉移的模式與見解。此技能適用於任何筆記系統,如 Markdown、Notion 或 Obsidian,並提供一套通用的撰寫框架與模板。它強調三個基本原則:從失敗中學習(而非僅記錄成功)、「伯樂原則」(避免重複記錄相同根本原因)、以及確保每條記錄均可轉移(包含「下次遇到類似情形時,我將如何行動」的句子)。此外,技能也定義了四種記錄類型(失敗、方法論、模式發現、能力變化),並提供一份品質檢查清單和常見反模式指南,以確保記錄的深度與實用性。該技能與「交付閘門」鉤子協同運作,確保學習檔案在任務完成後被更新,並包含有用的內容。

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

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說明文件

成長紀錄技能 是做什麼的?

問題所在: 多數人以「修復了 X 中的一個 bug」作為學習紀錄。這是一篇日記,而不是學習產物。真正的成長紀錄應萃取模式,以便你下次能辨識出來。

此技能教導: 如何撰寫能跨工作階段累積的學習條目。適用於任何筆記系統——Markdown 檔案、Notion、Obsidian、純文字。範本為通用格式;請根據自己的設定調整。

何時啟動

  • 完成複雜任務後(包含多個檔案、新功能、架構變更)
  • 遭遇失敗、犯錯,或覺得「這比預期困難」之後
  • 想要回顧一段時間以來的學習成果時

何時不啟動: 瑣碎的變更(修正拼字錯誤、單行程式碼調整、無需除錯的設定值變更)。門檻是:這個任務是否涉及除錯、重做、回退,或非顯而易見的決策? 如果是 → 撰寫條目。如果不是 → 跳過。

三項規則

規則 1:失敗重於成就

失敗在營養密度上勝過成功。一個花 2 小時才找到的 bug,其教訓比三個一次就成功的功能還要豐富。

不佳:「成功實作登入流程。」 良好(網頁開發):「登入流程:工作階段權杖沒有持久化,因為 Chrome 128+ 中 cookie 的 SameSite 預設為 Lax。模式:當涉及跨源時,務必明確設定 SameSite=None; Secure。可辨識訊號:瀏覽器升級或跨越來源邊界時,驗證失效。」 良好(資料管線):「CSV 匯入在空白列上無聲失敗,因為 pandas.read_csv(dropna=False) 保留了零寬度列,而 len() 將其視為有效。模式:在進行列數驗證前,務必執行 df.dropna(how='all', inplace=True)。」

規則 2:伯樂原則

在撰寫新條目前,先問:「這與我曾經紀錄過的內容,在本質上是否相同?」

相同根本原因、不同症狀 → 合併,不要重複。新的根本原因 → 建立新條目。

如何檢查: 在撰寫前,使用根源中的關鍵字搜尋現有條目。如果找到相符項,請將新症狀作為額外範例加入現有條目,而非建立重複項。

範例:「忘記在建立檔案後更新輸出索引」和「忘記在工作後更新技能評分」—— 相同的根本原因(缺乏自動化觸發)。合併為一條關於「工作後捕捉缺口」的條目。

規則 3:必須可轉移

每個條目都必須回答:「下次面對類似情況時,我要做什麼不一樣的事?」

如果你無法寫出這句話,代表你還沒萃取出模式。

如何從具體事件中萃取模式:

  1. 用一句話描述發生的事情
  2. 反覆問「為什麼?」直到觸及根本原因(通常需要 3–5 次)
  3. 概括:這是哪一類問題?(不是「Chrome 128 bug」而是「瀏覽器預設值變更破壞既有行為」)
  4. 表述為:「下次我看到[訊號],我將會[行動]。」
  5. 命名訊號:哪個具體的可觀察現象告訴你這個模式正在發生?

條目範本

範圍: 每個獨立的根本原因一條條目。典型長度:4–8 句話。如果寫超過 2 分鐘,你就是在敘述事件。如果少於 30 秒,你挖掘得不夠深入。

## [標題:模式,而非事件]

### 背景
- 我當時想做什麼?
- 哪裡出了問題 / 出乎意料順利的是什麼?

### 根本原因 / 核心見解
- 底層機制,而非單純的症狀

### 模式(可轉移)
- 下次[類似情境],我將會[具體行動]。
- 可辨識訊號:[哪個可觀察的現象告訴我這個模式正在發生?]

### 相關
- [條目名稱](../路徑/至/相關條目.md)

條目類型

所有四種類型都使用上述範本。類型決定了哪些章節比重最大:

類型何時使用重點範例標題
失敗有東西壞了、需要除錯,或需要重做時根本原因「設定繼承 ≠ 跨工作階段的行為繼承」
方法論從工作中浮現出可重複的流程時背景 / 模式「PPT → 開書考試學習指南:三層結構」
模式發現對工具、系統或思維方式有可重複使用的見解時模式章節「PR 描述範本:描述差距,而非功能」
能力變化有可衡量的技能提升時背景(前後對比)「Git:從 clone/push 到包含 12 次 commit 的獨立 PR」

品質檢查清單

完成成長紀錄條目前:

  • 標題是否命名了模式,而非事件?
  • 是否有「下次我會...」的句子?
  • 「可辨識訊號」是否具體到足以在下次觸發該模式?
  • 我在撰寫前是否搜尋過現有條目以檢查重複?(伯樂原則)
  • 根本原因是否與症狀區分開來?
  • 相關記憶是否有交叉連結?
  • 條目是否為 4–8 句話?太短 = 過於淺薄;太長 = 在敘述事件。

反模式

  • 避免:「修復了付款模組中的 bug」(事件,不是模式)
  • 避免:逐字複製 git commit 訊息(commit 描述改變了什麼;紀錄提取為什麼它重要)
  • 避免:為每個 commit 撰寫條目(僅在模式浮現時才寫)
  • 避免:跳過可轉移的句子(沒有它,就只是日記——這是不可協商的)
  • 避免:在不同的標題下重複相同的模式(違反伯樂原則——撰寫前先搜尋)

儲存

將條目存放在你慣用的筆記位置。常見模式:

  • growth-log/ 目錄下的 Markdown 檔案(每天一個檔案:YYYY-MM-DD.md)
  • Notion、Obsidian 或你筆記應用程式的專區
  • 使用一致命名慣例的純文字檔案

選擇一種慣例並堅持使用。可搜尋性比格式更重要。

如果你使用交付閘門

delivery-gate 停止鉤子透過檔案系統時間戳記檢查學習檔案今日是否已被修改。此技能教導要寫什麼——這樣交付閘門檢查的檔案才會包含有用的模式,而非空的時間戳記。

任務完成 → 交付閘門檢查:學習檔案今日是否被觸及?
  → 過時(無檔案被修改):阻止 —「你學到了什麼?」
  → 新鮮(檔案被觸及):通過 — 此技能確保內容有用

僅有強制執行而無方法論 → 空條目。僅有方法論而無強制執行 → 被遺忘的捕捉。兩者各自獨立有用;結合起來則形成一個完整的循環。

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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