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John Qiu de25f096e7 feat(sync): add install-skills.sh + install metadata to all 62 plugins

- Add install_name, install_type, dir_category fields to all 62 plugin.json files
  to resolve name-mapping and skill-vs-command routing issues
- Add install-skills.sh: idempotent cross-machine skill sync script
  - Routes skill→~/.claude/skills/<name>/, command→~/.claude/commands/<name>.md
  - rsync full skills/ directory (preserves multi-file skills like dev-test, req-deploy)
  - State file ~/.claude/.installed-skills.json tracks installed versions
  - Conflict detection: warns before overwriting locally modified files
  - --dry-run, --category, --force, --cleanup, --list flags
- Add 9 new plugins migrated from local ~/.claude (agent-swarm, ai-chat,
  defect-analysis, executing-plans, finishing-branch, frontend-design,
  req-audit, req-lookback, req-retro)
- Add update-plugin-meta.py helper used to bulk-update plugin.json
- Fix siyuan SKILL.md: remove hardcoded server credentials, use env vars

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

2026-04-20 23:55:26 +09:30

4.0 KiB

Raw Blame History

name, description

name	description
req-retro	复盘总结。自动采集数据、计算质量评分、跨需求模式识别、技能自动进化。可独立调用或由 /req done 自动触发。

复盘总结 (retro)

自动采集需求全生命周期数据，计算质量评分，识别跨需求模式，沉淀经验。

执行流程

1. 数据采集

数据	来源	方式
各阶段时间	ai-proj	`mcp__ai-proj__get_requirement_history`
任务完成情况	ai-proj	`mcp__ai-proj__get_requirement_tasks`
CR 发现数	CR 任务文档	从【代码评审】任务文档中提取缺陷计数
测试结果	test 任务文档	从【测试】任务文档中提取通过/失败数
audit 缺陷数	本次 audit 结果	从 audit 报告中提取
git 统计	git	`git log --stat` 提交数、变更行数

2. 质量评分（Quality Score）

QS = lookback_pass_rate × 0.3
   + audit_defect_score × 0.3
   + cr_density_score × 0.2
   + test_pass_rate × 0.2

audit_defect_score:
  0 缺陷 = 100
  每个低级 -5
  每个中级 -20
  每个高级 -60
  致命 = 0

cr_density_score:
  100 - (发现数 / 变更行数 × 1000)
  下限 0，上限 100

3. 历史趋势对比

读取 memory/retro_metrics.md 的明细数据：

本次 vs 近 10 次平均：
  总耗时: 5h 44min  vs  avg 8h 12min  (↓ 30% 改善)
  质量分: 92        vs  avg 85        (↑ 8% 提升)
  缺陷数: 2         vs  avg 3.2       (↓ 37% 改善)
  变更行: 279       vs  avg 450       (↓ 38%)

首次执行时显示："首次复盘，无历史数据可对比。"

4. 跨需求模式识别

读取 retro_metrics.md 全部明细，AI 分析三类模式：

耗时模式：

按需求类型（前端/后端/混合/技能）分组统计平均耗时
识别异常：某次耗时是同类平均的 2 倍以上 → 标注原因

缺陷热区：

统计各文件在多次需求中的 audit 发现频率
同一文件 3 次以上出现 → 标记为热区

改进验证：

对比引入某流程/技能前后的质量分趋势
例："引入 defect-analysis 后 5 次需求平均质量分从 72 → 88"

5. 自动更新技能

当模式识别发现高频缺陷类型时：

AI: "近 5 次需求中 3 次 audit 发现了 {缺陷类型}。
    建议在 dev-review 的 CR 检查清单中增加：'{新检查项}'。"

用户确认？(y/n)

用户确认 → 自动在 ~/.claude/skills/dev-review/SKILL.md 检查清单末尾追加该检查项。

6. 更新 retro_metrics.md

追加一行到明细：

| REQ-xxx | 2026-04-18 | 5h44m | 92 | 2 | 279 | 3 | frontend |

更新汇总：重新计算近 10 次平均值和趋势箭头（↑↓→）。

超过 30 条明细 → 最早的移入 retro_metrics_archive.md。

7. 生成文档

输出 04-生命周期总结.md，附加到【复盘】任务：

# 生命周期总结 - REQ-xxx

## 质量评分: 92/100

## 时间线
| 阶段 | 进入时间 | 耗时 |
|------|---------|------|
| 创建 | 04-18 11:14 | - |
| PRD | 04-18 11:18 | 4min |
| 评审 | 04-18 11:19 | 1min |
| 开发 | 04-18 12:00 | 41min |
| 部署 | 04-18 16:58 | 4h58min |
| 总耗时 | | 5h 44min |

## 质量指标
| 指标 | 本次 | 近10次均 | 对比 |
|------|------|---------|------|
| 质量分 | 92 | 85 | ↑ |
| audit 缺陷 | 2(低) | 3.2 | ↓ |
| CR 发现 | 0 | 1.5 | ↓ |
| 测试通过率 | 100% | 95% | ↑ |

## git 统计
| 提交数 | 变更文件 | +行 | -行 |
|--------|---------|-----|-----|
| 3 | 1 | 279 | 2 |

## 模式识别
- {耗时/热区/改进 分析结果}

## 经验教训（写入 memory）
- {AI 提取的非显然教训}

## 技能更新
- {已更新/无更新}

8. 写入 memory

将有价值的经验写入 memory：

类型：feedback 或 project
只写非显然的、可指导未来工作的教训
用户确认后写入

任务关联

linkRole: documentation
任务标题: 【复盘】生命周期总结: {需求标题}
04-生命周期总结.md 附加到任务文档

4.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape