name: retro description: 回顾当前的Claude Code会话对话。仅提取人类可读内容（用户提示和助手散文响应，跳过工具调用和工具结果），然后生成一个结构化回顾报告，涵盖成就、效率改进、英语纠正、学习建议和CLAUDE.md建议。当用户要求回顾、复盘或总结会话时使用 — 特别是在工作会话结束时。

会话回顾技能

为当前的Claude Code会话生成一个结构化回顾报告。

核心原则

仅提取人类可读内容。 这意味着：

✅ 用户消息（人类的提示/问题/指令）
✅ 助手散文响应（解释、推理、总结、答案）
❌ 工具调用（bash命令、文件读写、搜索查询）
❌ 工具结果（命令输出、文件内容、API响应）
❌ 系统消息和内部元数据

提取脚本

一个配套的Python脚本处理从会话JSONL文件的稳健提取：

# 从当前项目的最新会话中提取转录
python3 ~/.dotfiles/claude.symlink/skills/retro/extract_conversation.py --timestamps --stats

# 或针对特定项目
python3 ~/.dotfiles/claude.symlink/skills/retro/extract_conversation.py --project-dir /path/to/project --timestamps --stats

# 输出为结构化JSON（用于程序化使用）
python3 ~/.dotfiles/claude.symlink/skills/retro/extract_conversation.py --format json

# 列出项目的所有会话
python3 ~/.dotfiles/claude.symlink/skills/retro/extract_conversation.py --list-sessions

脚本（此技能目录中的extract_conversation.py）解析Claude Code JSONL日志并：

仅保留用户提示和助手散文（type: "text" 块）
剥离tool_use、tool_result、thinking块、<system-reminder>标签、进度事件和文件历史快照
支持markdown、json和plain输出格式
自动检测当前或指定项目的最新会话
零外部依赖（仅标准库）

输出格式：项目符号 + IMRaD结构

使用以下结构生成报告。用Markdown书写，带项目符号。该格式适应IMRaD（引言、方法、结果和讨论）用于会话回顾。

模板

# 会话回顾 — [日期] — [简要主题/目标]

## 引言（什么和为什么）
- **目标**: 用户本会话试图完成什么？
- **上下文**: 任何相关背景（项目名称、工作阶段、阻碍）

## 方法（我们如何工作）
- **方法**: 为达到目标采取的高级步骤
- **工具/技术**: 涉及的关键工具、库、语言
- **工作流模式**: 对话如何流动（线性、迭代、探索性、调试循环等）

## 结果（我们完成了什么）
- **已完成**:
  - [项目1]
  - [项目2]
  - ...
- **部分完成**:
  - [项目 — 剩余什么]
- **未开始 / 推迟**:
  - [项目 — 原因]

## 讨论

### 效率审查
用户在提示或工作流中可能更高效的地方：
- **[问题]**: [发生了什么] → **建议**: [更好的方法]
- ...

### 英语纠正
用户消息中的语法、词选择或短语改进：
- ❌ `[原文本]` → ✅ `[更正文本]` — [简要解释]
- ...
（如果无需纠正，写：“无需纠正 — 消息清晰且写得好。”）

### 深入研究的概念
出现的话题，更深理解会有帮助：
- **[概念]**: [为什么重要 / 探索什么]
- ...

### CLAUDE.md改进建议
基于本会话中观察到的摩擦点，建议对项目CLAUDE.md的添加或更改：
- **添加**: `[建议行或部分]` — [原因：它会防止什么摩擦]
- **修改**: `[现有部分]` → `[建议更改]` — [原因]
- ...

助手指令

运行提取脚本。 执行配套脚本以获取干净转录：
```
python3 ~/.dotfiles/claude.symlink/skills/retro/extract_conversation.py --timestamps --stats
```
这产生仅用户提示和助手散文的markdown转录 — 无工具噪音。如果脚本失败或找不到会话文件，则回退到手动扫描对话历史并心理过滤掉工具调用/结果。
审查提取的转录。 从头到尾阅读干净输出。关注：
- 用户询问或指示什么
- 助手解释、建议或决定什么
识别会话目标。 从前几个用户消息推断总体目标是什么。
分类成就。 列出具体输出：创建的文件、修复的错误、实现的功能、做出的决定。
分析效率。 寻找模式如：
- 需要多轮澄清的模糊提示
- 可以批量到单个提示的任务
- 缺失上下文导致助手走向错误方向
- 更好的初始提示可以避免的重复来回
- 可以自动化或添加到CLAUDE.md的手动步骤
纠正英语。 审查每个用户消息的：
- 语法错误（主谓一致、时态、冠词）
- 词选择改进（更精确或自然的短语）
- 打字错误或拼写
- 保持尊重 — 这些是学习机会，不是批评
识别学习机会。 注意用户的概念：
- 询问基本问题暗示知识差距
- 做出后来错误的假设
- 可以从阅读文档或教程中受益
建议CLAUDE.md改进。 寻找：
- 用户重复给出的应编成法典的指令
- 必须重述的偏好或约定
- 缺失并导致摩擦的项目特定知识
- 应记录的工作流模式
书写报告 使用上述模板。保持项目符号简洁但信息丰富。对文件名、命令和代码引用使用代码格式化。

语气

建设性和支持性 — 这是一个学习工具，不是批评
具体和可操作 — 模糊反馈无用
诚实 — 不要跳过真实问题以礼貌

注释

如果会话非常短或琐碎，相应缩放报告 — 无需强制内容到每个部分。
如果用户的英语完美，就这样说。不要发明纠正。
CLAUDE.md建议应实用和具体，不是像“添加更多文档”的通用建议。