版本：2.88.0

名称：回顾性分析描述：分析完成的任务以改进Ralph系统

技能：回顾性与自我改进

深度思考 - 深呼吸。我们不是在这里写代码。我们在这里是为了在宇宙中留下印记。

v2.88关键变更（模型无关）

模型无关：使用在~/.claude/settings.json或CLI/env vars中配置的模型
无需标志：与配置的默认模型一起工作
灵活：与GLM-5、Claude、Minimax或任何配置的模型一起工作
设置驱动：通过ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL环境变量选择模型

愿景

每次回顾性分析都应使系统变得不可避免和更好。

你的工作，一步一步

总结结果：任务、复杂性、迭代、模型。
分析有效性：路由、澄清和代理。
识别差距：错过的检查或摩擦。
提出改进：具体的、最小的变化。

超级思考原则在实践中

不同地思考：质疑现状。
对细节着迷：使用证据，而不是猜测。
像达芬奇一样计划：在写作前组织反馈。
制作，而不是编码：保持建议可操作。
无情地迭代：立即应用学习。
无情地简化：专注于重要的几个变化。

目的

分析完成的任务以改进Ralph Wiggum系统。

何时使用

在每次任务完成后MANDATORY，在声明VERIFIED_DONE之前。

分析类别

1. 路由有效性

复杂性分类准确吗？
选择的模型表现好吗？
应该改变路由阈值吗？

代理团队集成（v2.88）

最佳场景：纯代理团队（原生）

这项技能使用纯代理团队与原生协调——不需要自定义子代理专业化。

为什么选择场景A用于这项技能

回顾性分析主要是分析性和顺序性的
所有原生代理都可用的Read/Grep工具
分析不需要专门的工具限制
原生代理类型足以收集度量
复杂度低，执行速度快

配置

TeamCreate：可选，用于简单的回顾性任务
任务：使用原生代理类型（不需要ralph-*）
钩子：如果需要，TeammateIdle + TaskCompleted可用
简单：最小的设置开销

工作流程模式

TeamCreate（可选）
  → 任务（分析完成的工作）
  → 原生代理收集度量
  → 完成改进建议

何时足够

单任务回顾性分析
简单的度量收集工作流程
不需要专门的分析
优先选择快速的后任务审查

2. 澄清质量

提出了正确的问题吗？
任何错过的澄清导致返工了吗？
应该更新问题模板吗？

3. 代理表现

哪些子代理最有用？
有没有不增加价值的代理？
需要新的代理模式吗？

4. 质量门有效性

门真的抓住了问题吗？
有任何假阳性/假阴性吗？
缺少验证吗？

5. 迭代效率

使用了多少迭代？
可以更快完成吗？
有任何浪费的迭代吗？

输出格式

## 📊 任务回顾性

### 总结
- 任务：[描述]
- 复杂性：[分类] → [实际]
- 迭代：[使用] / [限制]
- 模型：[使用的列表]

### 进展顺利
- [积极1]
- [积极2]

### 改进机会
1. **[类别]**：[描述]
   - 当前：[现在发生什么]
   - 提议：[改进]
   - 影响：[低/中/高]
   - 风险：[低/中/高]

### 提议的变更
```json
{
  "type": "routing_adjustment|clarification_enhancement|agent_behavior|new_command|delegation_update|quality_gate",
  "file": "[修改路径]",
  "change": "[描述]",
  "justification": "[为什么]"
}

改进类型

类型	示例
routing_adjustment	改变复杂性阈值
clarification_enhancement	添加新的问题模板
agent_behavior	修改代理指令
new_command	创建新的斜杠命令
delegation_update	更改模型分配
quality_gate	添加/修改验证