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成長記錄 (growth-log)

在完成複雜任務、遭遇失敗或回顧學習成果後使用。指導如何撰寫能萃取可重複使用模式的成長記錄,而非單純的日記。

成長記錄 (growth-log) 是什麼?

這項技能教導開發者如何撰寫真正有價值的學習記錄,重點在於萃取可重複使用的「模式」而非單純記錄事件。它解決了常見的問題:人們寫「修正了 X 的錯誤」這種日記式條目,但這不是學習產出。真正的成長記錄要能萃取模式,以便下次遇到類似情況時能立即辨識。技能提供三大核心規則:失敗比成功更有營養、寫作前先搜尋既有條目合併重複(伯樂原則)、以及每條記錄必須回答「下次遇到類似情況,我會怎麼做?」,並包含具體的「可辨識信號」。支援 Markdown、Notion、Obsidian 等任何筆記系統,提供通用模板與四種條目類型(失敗、方法論、模式發現、能力變化),並附有品質檢查清單與反模式說明。若與 delivery-gate 工具搭配使用,還能形成「強制記錄 → 確保內容有用」的完整迴圈。

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

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說明文件

成長記錄技能

問題: 大多數人會寫「修正了 X 的錯誤」作為學習記錄。這是日記條目,不是學習產出。真正的成長記錄要萃取模式,讓你下次能辨識出來。

本技能教導: 如何撰寫能在不同工作階段中累積的學習條目。適用於任何筆記系統——Markdown 檔案、Notion、Obsidian、純文字。範本皆為通用格式,請自行調整到你的環境。

何時啟用

  • 完成複雜任務後(多檔案、新功能、架構變更)
  • 遭遇失敗、錯誤或「比預期困難」的時刻後
  • 想要回顧一段時間內學到的東西時

何時不啟用: 瑣碎變更(修正拼字、單行程式調整、無除錯的設定值變更)。門檻:這項任務是否涉及除錯、重做、回滾或非顯而易見的決策? 是 → 寫條目。否 → 跳過。

三項規則

規則 1:失敗 > 成就

一次失敗的營養密度比成功更高。花 2 小時找出的錯誤,比三個一次就成功的功能教得更多。

糟糕: 「成功實作登入流程。」 良好(網頁開發): 「登入流程:session token 無法持續,因為 cookie SameSite 在 Chrome 128+ 中預設為 Lax。模式:跨域時務必明確設定 SameSite=None; Secure。可辨識信號:瀏覽器更新或跨越來源邊界時認證失效。」 良好(資料管線): 「CSV 匯入在空行時無聲失敗,因為 pandas.read_csv(dropna=False) 保留了零寬度行,而 len() 將其計為有效。模式:在進行行數驗證前,先執行 df.dropna(how='all', inplace=True)。」

規則 2:伯樂原則

在撰寫新條目前先問:「這跟我已記錄的東西在本質上是否相同?」

相同根因、不同症狀 → 合併,不要重複。新的根因 → 新條目。

如何檢查: 在寫作前先用根因關鍵字搜尋既有條目。若找到匹配項,將新症狀作為額外範例加入既有條目,而非建立重複條目。

範例: 「建立檔案後忘記更新輸出索引」和「任務後忘記更新技能評分」——相同根因(沒有自動觸發捕捉)。合併成一條關於「任務後捕捉缺口」的條目。

規則 3:必須可轉移

每條記錄必須回答:「下次遇到類似情況時,我會做什麼不一樣的事?」

如果你寫不出這句話,就還沒萃取到模式。

如何從具體事件萃取模式:

  1. 用一句話陳述發生什麼事
  2. 反覆問「為什麼?」直到抵達根因(通常 3-5 次)
  3. 歸納:「這是哪一類問題?」(不是「Chrome 128 的錯誤」而是「瀏覽器預設變更破壞既有行為」)
  4. 表述為:「下次我看到[信號],我會[行動]。」
  5. 為信號命名:哪個具體可觀察的現象告訴你這個模式正在發生?

條目範本

範圍: 每個不同根因一個條目。典型長度:4-8 句話。若寫超過 2 分鐘,表示你在敘述事件;若少於 30 秒,表示你挖得不夠深。

## [標題:模式,而非事件]

### 情境
- 我想做什麼?
- 出了什麼問題 / 什麼事出乎意料地順利?

### 根因 / 核心洞察
- 底層機制,而非症狀

### 模式(可轉移)
- 下次[類似情況],我會[具體行動]。
- 可辨識信號:[什麼可觀察的現象告訴我這個模式正在發生?]

### 相關
- [條目名稱](../path/to/related-entry.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分量最重:

類型使用時機重點範例標題
失敗有東西壞掉、需要除錯或重新處理根因「設定繼承 ≠ 跨工作階段的行為繼承」
方法論工作中產生了可重複的流程情境 / 模式「PPT → 開書考學習指南:三層結構」
模式發現關於工具、系統或思維的可重複洞察模式章節「PR 說明範本:描述缺口,而非功能」
能力變化可衡量的技能進步情境(前後對比)「Git:從 clone/push 到獨立發出包含 12 個 commit 的 PR」

品質檢查清單

在定稿成長記錄條目前:

  • 標題命名的是模式,而非事件?
  • 有「下次我會...」的句子?
  • 「可辨識信號」是否夠具體,能在下次觸發該模式?
  • 在寫作前搜尋過既有條目,確認沒有重複?(伯樂原則)
  • 根因和症狀有區分開來?
  • 相關記憶有互相連結?
  • 條目長度在 4-8 句話?更短 = 太淺;更長 = 在敘述事件。

反模式

  • 避免:「修正了支付模組的錯誤」(事件,不是模式)
  • 避免:逐字複製 git commit 訊息(commit 描述改變了什麼;記錄萃取為什麼重要)
  • 避免:每個 commit 都寫條目(只有在模式出現時才寫)
  • 避免:省略可轉移的句子(沒有它就只是日記——這是不可妥協的)
  • 避免:用不同標題重複相同的模式(違反伯樂原則——寫作前先搜尋)

儲存

將條目存放在你記筆記的地方。常見模式:

  • 存放在 growth-log/ 目錄中的 Markdown 檔案(每天一個檔案:YYYY-MM-DD.md)
  • Notion、Obsidian 或你的筆記應用程式中的專屬區塊
  • 使用一致命名規則的純文字檔案

挑選一種慣例並堅持使用。可搜尋性比格式更重要。

若你使用 Delivery Gate

delivery-gate 停止鉤子會透過檔案系統時間戳檢查學習檔案是否在今天被修改。本技能教導該寫什麼——這樣 delivery-gate 檢查的檔案才會包含有用的模式,而非空的時間戳。

任務完成 → delivery-gate 檢查:今天學習檔案有被觸碰嗎?
  → 過時(無檔案修改):阻擋——「你學到了什麼?」
  → 新修改(檔案被觸碰):通過——本技能確保內容有用

只有強制而沒有方法論 → 空條目。只有方法論而沒有強制 → 忘了記錄。兩者各自獨立有用;結合起來則形成完整循環。

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/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.

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