Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Analiza

agent-environment-retrospective

/agent-environment-retrospective

Prowadzi retrospektywę środowiska agenta po zakończonej sesji; retrospektywa inżynierska z telemetrii należy do osobnego skilla engineering-retrospective.

Licencja
Apache-2.0
Ostatnia zmiana repozytorium
28.09.2026

Ocena i bezpieczeństwo

90/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść25 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
2
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 28.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.

Co robi i kiedy

Prowadzi retrospektywę środowiska agenta po zakończonej sesji; retrospektywa inżynierska z telemetrii należy do osobnego skilla engineering-retrospective.

Oryginalny opis (EN)

Use when a completed session needs an agent-environment retrospective. Not for an engineering retrospective from telemetry: use engineering-retrospective.

Jak działa

  1. Contract
  2. Inputs
  3. Procedure
  4. Failure and recovery
  5. Output
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 39 linii, 387 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: agent-environment-retrospective
description: 'Use when a completed session needs an agent-environment retrospective. Not for an engineering retrospective from telemetry: use engineering-retrospective.'
---

# Agent-environment retrospective

## Contract

| Field | Bound contract |
|---|---|
| Trigger | A completed session needs an agent-environment retrospective. |
| Authority | Read-only. No file, VCS, credential, paid, published, deployed, or remote mutation. |
| Side effect | Chat output: severity-ranked environment improvement candidates. |
| Done | Every candidate names evidence and the friction it removes. |

## Inputs

- Session artifact (required): the completed session transcript or state record. Must contain observable agent-environment interaction.
- Environment context (optional): the agent's working environment at session time. Use only if supplied; do not infer it.

## Procedure

1. **Gather inputs.** Receive the session artifact and any supplied environment context. Done when: the session artifact is received and any supplied environment context is noted.
2. **Identify friction.** Scan the session artifact for patterns where the agent's environment created friction: tool failures, slow retries, missing context, state loss, repeated navigation, or unclear feedback. Done when: every friction pattern in the artifact is identified or the artifact is confirmed friction-free.
3. **Classify candidates.** Assign each friction point a type: `tool-failure`, `slow-retry`, `missing-context`, `state-loss`, `navigation-overhead`, or `unclear-feedback`. Done when: every identified friction point has an assigned type.
4. **Rank by severity.** Order candidates: high (blocks progress) → medium (degrades efficiency) → low (minor friction). When severity ties, prefer candidates with stronger evidence. Done when: candidates are ordered by severity with ties broken by evidence strength.
5. **Validate evidence.** For each candidate, confirm the named evidence appears in the session artifact. Candidates without traceable evidence are omitted. Done when: every candidate is either confirmed against traceable evidence, omitted, or retained as unconfirmed with its severity downgraded.
6. **Return report.** Output the severity-ranked candidate report. Done when: the report is emitted with every surviving candidate carrying type, evidence, severity, and friction_removed.

## Failure and recovery
- No session artifact: return an empty report stating "No session artifact supplied."
- No friction observed: return a report stating "No environment friction detected." with zero candidates. Do not fabricate candidates.
- Ambiguous evidence: downgrade the candidate to unconfirmed severity rather than guess. Include the ambiguity in the evidence field.

## Output
A severity-ranked markdown report. Each candidate entry contains:

- `type`: friction type
- `evidence`: verbatim session evidence
- `severity`: `high`, `medium`, or `low`
- `friction_removed`: what eliminating this friction would achieve
Pliki w paczce (2)
  • SKILL.md 3 KB
  • agents/openai.yaml 1 KB

Wersje

W bazie nie ma innych skilli o nazwie agent-environment-retrospective.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 6d6d014861ff (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 90engineering-retrospective
    Prowadzi retrospektywę inżynierską za dany okres, z wyłączeniem retrospektyw środowiska agentów i kamieni milowych nauki.
  • 90learning-retrospective
    Przegląda postępy w nauce po osiągnięciu kamienia milowego, gdy trzeba je podsumować.
  • 90retro
    Przegląda sesję kodowania i proponuje poparte dowodami usprawnienia środowiska agenta, gdy użytkownik prosi o retrospektywę.
  • 100retrospective
    Prowadzi interaktywną retrospektywę po sesji: zapisuje wnioski, aktualizuje skille i zapisuje pamięci, domyślnie z dzisiejszych sesji we wszystkich projektach.
  • 100reflect
    Prowadzi retrospektywę sesji i audyt skilli: ocenia, co poszło dobrze lub źle, i wyciąga wnioski o skuteczności pracy.
  • 100session-retrospective
    Wydobywa z dawnych sesji i rozmów subagentów wnioski dla pamięci zespołu oraz propozycje zmian w przepływie pracy.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.