ADR(Architecture Decision Record)作成を支援するテンプレートスキル。 docs/adr/ へのADR作成時に自動適用され、 06_DECISION_MAKING.md の3 Agents Modelに準拠した構造を提案する。 アーキテクチャ決定、技術選定、設計方針の記録時に活用される。
retro
振り返り - Wave/Phase完了時の学習サイクル
含まれるファイル(1)
- SKILL.md6.7 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Retrospective(振り返り)
Wave または Phase の完了時に実施する構造化振り返り。 発見したパターンを rules/commands/agents に反映し、プロジェクトの学習サイクルを回す。
引数
/retro wave— 直近の Wave を振り返る(デフォルト)/retro phase— Phase 全体を振り返る(Phase 完了時)
実行ステップ
Step 1: スコープ確認
SESSION_STATE.md と git log から対象範囲を特定:
--- Retro: スコープ ---
対象: Wave X(YYYY-MM-DD 〜 YYYY-MM-DD)
タスク: T-XX, T-YY, T-ZZ
コミット: N件
テスト: N passed / N% cov
Step 2: 定量分析
以下のメトリクスを収集:
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 実装タスク数 | N |
| テスト追加数 | N |
| 監査 Issue 数(修正前) | Critical: N / Warning: N / Info: N |
| 監査 Issue 数(修正後) | Critical: 0 / Warning: 0 / Info: 0 |
| 対応不可 Issue | N件 |
| 仕様書更新数 | N |
Step 2.5: TDD パターン分析
.claude/tdd-patterns.log が存在する場合、以下を実施:
- ログを読み込み、FAIL→PASS 遷移ペアを抽出
- 同一テスト名・同一ファイルの繰り返し失敗を集計
- 頻出パターン(2回以上)があれば:
- パターンの要約を提示
- ルール候補(
.claude/rules/auto-generated/draft-NNN.md)を提案 - ユーザーが承認/却下を判断(PM級)
- 分析完了後、
tdd-patterns.logにANALYZEDマーカーを追記:{timestamp}\tANALYZED\tretro\t"analyzed N patterns"
ログが存在しない場合はこのステップをスキップする。
対応仕様: docs/specs/tdd-introspection-v2.md Section 6
Step 3: 定性分析(KPT)
以下の3カテゴリで振り返る:
### Keep(続けること)
- [うまくいったプラクティス]
- [効果的だったツール・コマンド]
### Problem(問題だったこと)
- [つまずいたポイント]
- [時間がかかった作業]
- [再発した不具合パターン]
### Try(次に試すこと)
- [改善案] → **宛先**: [どこに置くか]
- [新しいアプローチ] → **宛先**: [どこに置くか]
Try には必ず「宛先」を書く(2026-09-04 追加 / retro-2026-09-04 A5)
「規律化しない = 単なる手順の知見」と判定した Try も含め、すべての Try に宛先を明記する。
宛先を書かない Try は docs/artifacts/retro-*.md にしか残らず、次セッションに届く経路を持たない。
実測: 2026-08-29 の T3(埋め込み Python は heredoc を使わない)は「規律化はしない」と 正しく分類されたが宛先が無く、翌セッション(2026-09-04)で破られて実害が出た。 分類は正しく、配送が無かった。
宛先の候補(上から順に検討する):
| 宛先 | 適するもの | 費用 |
|---|---|---|
auto memory(~/.claude/projects/<project>/memory/) | ビルドコマンド・デバッグ知見・ワークフロー習慣 = 作業効率の学習(CLAUDE.md §Memory Policy の定義) | なし(条文通貨を払わない) |
| R3 機構(テスト・スクリプト) | 機械判定できるもの | 予算外(clause-gate-ledger.md §C) |
R2 条件ロード(paths: 付き rules) | 特定ファイルを触るときだけ要るもの | 予算外 |
| skill / agent 定義 | その工程でだけ効くもの | なし |
R1 常駐条項(.claude/rules/ / CLAUDE.md) | 上記のどれでも届かないもの | §A の通貨 1 単位(1 対 1 交換 / 誕生ゲート) |
| 破棄 | 次に同じことが起きたら再検討でよいもの | なし(ただし「破棄」と明記する) |
Step 4: アクション抽出
定性分析から具体的なアクションを抽出:
### 反映先の分類
| アクション | 反映先 | 優先度 |
|:---------|:-------|:------|
| [ルール追加/修正] | `.claude/rules/xxx.md` | 高/中/低 |
| [スキル改善] | `.claude/skills/xxx/SKILL.md` | 高/中/低 |
| [エージェント調整] | `.claude/agents/xxx.md` | 高/中/低 |
| [知見の蓄積] | `docs/artifacts/knowledge/xxx.md` | 高/中/低 |
| [ドキュメント更新] | `docs/xxx` | 高/中/低 |
記憶の同期チェック(1 行 / 2026-09-04 追加 / retro-2026-09-04 A5)
Step 4 の最後に、以下を 1 度だけ確認する:
本セッションで正本(
.claude/rules//docs/adr//docs/specs//docs/internal//CLAUDE.md)を 変更したか。したなら、その内容に触れる auto memory があるか確認する。
該当があれば記憶を更新する(該当なしならそう書いて終わり)。
なぜこの向きだけか: 正本↔記憶の食い違いは両向きに起こるが、危険度は対称ではない。 「記憶の誤りが判断を歪める」向きは実測・敵対検証が拾う(2026-09-04 に 2 件とも同日中に是正された)。 一方「正本を直したが記憶が古いまま」は、その記憶が使われるまで誤りだと分からない。
なぜ
/shipや/releaseではないか: 頻度が高くほとんどの回で空振りするため (feedback-skill-auto-script-exec-noiseの型に直行する)。/retroはセッション末に回る唯一の定点。
Step 5: 記録
振り返り結果を以下に記録:
- 出力先:
docs/artifacts/retro-wave-{N}.md、docs/artifacts/retro-phase-{N}.md、またはリリース単位の場合docs/artifacts/retro-<version>.md - 高優先度のアクションはユーザー承認後に即時反映
Step 6: 完了報告
--- Retro 完了 ---
Keep: X件 / Problem: X件 / Try: X件
アクション: X件(即時反映: X件、次Wave: X件)
記録: docs/artifacts/retro-wave-{N}.md / retro-phase-{N}.md / retro-<version>.md
Phase 振り返り(/retro phase)の追加ステップ
Phase 全体の場合、Step 2-3 に加えて以下を実施:
Phase 横断分析
- 各 Wave の Retro 記録を読み込み、繰り返し出現するパターンを特定
- rules/commands の有効性を評価(導入前後の比較)
- 次 Phase への引き継ぎ事項をまとめる
出力
docs/artifacts/retro-phase-{N}.md- 次 Phase の PLANNING 開始時に参照すべき教訓リスト
注意事項
- 振り返りは 批判ではなく学習 が目的
- Problem には必ず Try(改善案)を対にする
- アクションは具体的・実行可能な粒度にする
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並列監査 + 全修正 + 検証の一気通貫レビュー。--rubric-path=<rubric.md> でゴール条件を注入可能。--auto-approve でサブエージェント向け対話スキップ + 構造化 JSON 出力モード