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工作回顧 (Debrief)

回顧 Claude Code 工作階段或一段協作過程,重點在於合作方式而非產出內容。適用於使用者要求回顧、回朔、事後檢討、學到什麼、如何與代理人更好的合作,或是在結束一項工作時。

工作回顧 (Debrief) 是什麼?

「Debrief」技能專為 AI 代理(如 Claude Code)打造,目的在於結構化地分析人機協作過程,以改進流程本身。它透過解析對話記錄、用量數據、專案檔案及歷史回顧報告,從效率、協作、正確性與可傳承性四個面向找出學習點。不同於一般僅關注產出的回顧,此技能會同時提供給人類的「教練建議」(如何更有效地撰寫提示)與給代理的「提案」(如規則、技能或工作流程),並在報告中引用具體事證。它支援 Claude Code,並利用 Python 腳本擷取工作階段用量,報告會儲存於 `docs/debriefs/` 或 `~/.claude/debriefs/`,且會持續追蹤先前建議的執行狀況。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/uellue/skills/tree/HEAD/plugins/kaizen/skills/debrief

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說明文件

工作回顧 (Debrief) 是做什麼的?

工作回顧是一個持續存在的後設目標的工具:一個改善我們流程的流程。它關注人與代理如何協作,並附上證據,將其發現轉化為三種輸出:為代理準備的教訓(指令、技能、工作流程、掛鉤)、為人準備的教訓(如何更好地引導代理),以及專案設定的變更。它對雙方都誠實,並且不製造批評:一個順利的工作階段只會得到一份簡短的報告。

結構與規則改編自兩個 MIT 授權的技能,謹此致謝:Wavez 的 debrief(四個檢查群組、「每個發現都要引用一個時刻」、未經批准不套用任何東西)和 florianbuetow 的 retrospective(報告保留為歷史、檢查先前的建議並升級重複出現的問題、每個發現都需要根本原因和建議)。教練建議部分、五個為什麼的習慣和使用腳本是此技能的原創。

輸入

  1. 對話記錄。 主要來源:工具呼叫、提問及其提出時間、使用者的修正與確認、子代理報告、錯誤與重試。如果工作階段已被壓縮,請在報告中說明,並將摘要視為低可信度的證據;不要為你無法看到的部分捏造時刻。

  2. 使用數據。 為工作階段執行內建腳本,以獲取用量:回合數、按名稱分類的工具呼叫、子代理與工作流程及其使用的 token、使用的模型、每個模型的輸出 token、持續時間、壓縮次數。它會讀取 ~/.claude/projects/<專案別名>/ 下的工作階段記錄以及旁邊的 subagents/ 目錄。使用者可能會要求查詢另一個工作階段;屆時傳遞其 ID。

    python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/usage.py            # 當前工作階段(此專案的最新記錄)
    python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/usage.py <session-id>
    
  3. 專案記錄。 指令檔案(CLAUDE.md、AGENTS.md)、若專案有維護則包含待辦事項與決策日誌,以及該專案的代理回饋記憶(~/.claude/projects/<專案別名>/memory/),這樣才能識別重複的錯誤。

  4. 先前的回顧報告。 報告目錄中最近的三份報告(如下)。對於它們提出的每項建議,請註明是否已執行、是否重複出現或狀態未知;重複出現的問題需要提高嚴重性。

投入的努力要與工作階段規模匹配:一個簡短、乾淨的工作階段只需快速檢查;一個長達數週的工作階段則需要完整的處理,並對較大的模式問五次為什麼。

檢查重點

依序檢視以下四個群組。對於每個發現,請引用具體時刻(說了什麼或做了什麼、大約何時),說明其重要性,並對實例持續追問「為什麼」,直到找出流程原因或原則,或直到答案超出專案的控制範圍。將觀察與處方分開:觀察可能正確,而提出的修正方案可能是錯的。

  1. 效率。 多餘或重複的工具呼叫、本應由腳本或技能處理的手動邏輯、額外的建置或測試循環、可以批次處理的工作、被遺漏或證明有價值的子代理、壓縮後的重工、隨工作階段結束而消失的背景工作。
  2. 協作。 提問時機過早、過晚或根本沒問;未遵循常設指令;在需要規則指引時卻照搬範例;過於冗長;代理是否說明了它如何解讀模糊的請求;那些看似會阻礙的問題是否真的成為了阻礙。
  3. 正確性與紀律。 未附證據的主張;後期才發現的限制;未經確認的破壞性或不可逆操作;忽略專案慣例;跳過「此功能是為了應對哪種情境?」和「什麼情況可以攔截此問題?」的提問。
  4. 傳承。 值得保存為記憶或專案文件的偏好與決策;可轉化為技能、工作流程、掛鉤、常設規則或待辦事項的提案;能讓工作階段更順暢的工具;下次可以自動化的步驟。兩次重複的手動操作,表示缺少一個可重複使用的資產。

接著是讓此技能更具個人特色的兩個部分:

  • 給使用者的教練建議。 寫提示的人如何能更有效率?他們的哪些做法最有幫助(指出來,以便重複執行),哪些又造成了損失(模糊的範圍、範例上缺少標籤、代理需要的決策被隱藏、跳過了審查)?直接寫給這個人,就像監督小組中的同儕那樣:具體、基於證據、不奉承、不軟化語氣。
  • 模型與投入程度。 從數據來看:模型與投入程度是否與工作相稱?token 花在哪裡(主循環、子代理、工作流程),對於部分工作,使用更便宜的模型或較低的投入程度是否可行?高投入在哪些地方獲得了回報?

報告

將報告寫入報告目錄,並在回覆中顯示簡短摘要。目錄為目前儲存庫中的 docs/debriefs/(如果該儲存庫有 docs/ 目錄),否則為 ~/.claude/debriefs/<專案別名>/;使用者可以指定其他路徑。檔案名稱為 YYYY-MM-DD.md,如果已存在則加上 -2 後綴。

簡短而密集:讀者是親身經歷該工作階段的人,因此報告是提醒而非敘述。細微之處存在於證據和原因中,而非圍繞它們的修辭。使用以下範本:

# 工作回顧 <日期>: <工作階段的主要內容>

涵蓋範圍: <回顧能看到的內容;若有壓縮請註明>。先前的回顧: <日期或無>。

## 五點總結
- <工作階段達成了什麼>
- <什麼讓它成功>
- <什麼造成了損失>
- <一句話的教練建議>
- <有多少提案,以及最重要的那一個(非小型的)>

## 數據
<腳本產生的一段話:時間跨度、回合數、工具呼叫(列出前幾個)、每個模型的輸出 token、子代理、壓縮次數>

## 順利的部分
- **<兩個字的標籤>.** <具體時刻> → <帶來了什麼好處>。

## 造成損失的部分
- 🔴 / 🟡 / 🟢 **<標籤>.** <具體時刻,一行描述>。
  原因: <追問為什麼後得到的流程原因>。<已修正,或尚待處理>。

## 給 <使用者> 的教練建議
持續執行: <那些有所幫助的做法,一行列出>。
1. **<習慣>.** <證據> 以及 <替代做法>,一兩句話。

## 模型與投入程度
<一段話:是否相稱,以及佐證的數據>

## 提案
| # | 提案 | 目的地 | 投入程度 | 決策 |
|---|---|---|---|---|
目的地:AGENTS.md 或 CLAUDE.md 規則、記憶、技能、工作流程、掛鉤、待辦事項、共享指南、要採用的工具。

## 先前的建議
| 來源 | 建議 | 狀態 (已執行 / 重複出現 / 未知) |

嚴重性:🔴 造成了實際工作損失或有損壞風險;🟡 浪費了時間或注意力;🟢 一個小習慣。

規則

  • 僅限報告。 在使用者批准某個提案之前,不會寫入任何指令檔案、記憶或待辦事項;批准後則僅套用該項。
  • 每個發現都要引用一個時刻。 如果你無法指出一個具體時刻,就放棄這個發現。
  • 不要誇大: 三個真實的發現勝過十個空洞的發現,而「這個工作階段進行得很順利」本身也是一個有效的結果。
  • 教練建議是為了使用者的利益, 因此必須直言不諱;預設情況下也是私密的,所以不要將其放入使用者未要求分享的任何內容中。
  • 平實、可執行的語言: 每個項目都要寫得讓未參與該工作階段的人或代理能夠據以行動。將某個做法描述為一種行為(某人做了什麼以及達成了什麼效果:「指定結果,而非解決方案」),永遠不要使用工作階段中創造的綽號(如「被隱藏的解決方案」、「懷疑論者」、「憑感覺」);如果簡稱有助於識別,請在完整名稱後以括號附上。測試方法:同事能否將這句話複製到自己的指南中並遵循?
  • 簡潔: 一個粗體標籤,接著一行證據,然後是原因。如果一個發現需要一整段才能說清楚,那它要不是兩個發現,就是還沒被理解透徹。目標是每個部分不超過一個螢幕的長度。
  • 教訓與摩擦的區別: 教訓是你可以告訴另一個專案的另一個代理的內容;僅適用於此工作階段的內容則是摩擦,應歸入發現中,而不是納入常設規則的提案。

Individual skills in this repo

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