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Habilidad que genera automáticamente Issues de auto-mejora al final de una sesión. Se activa con solicitudes como 'Crear Issue de retrospectiva', 'Retrospectiva', 'Crear Issues de mejora'.

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Session Retrospective - Generación de Issues de auto-mejora de sesión

Descripción general

Habilidad que revisa los problemas encontrados, ineficiencias y áreas de mejora al final de una sesión (conversación), y los registra automáticamente como GitHub Issues.

Activadores

Se activa con solicitudes como:

  • "Crear Issue de retrospectiva", "Issue de auto-mejora"
  • "Retrospectiva", "session-retro"
  • "Crear Issues de mejora"
  • Como rutina automática al final de la sesión

Flujo de trabajo

Fase 1: Revisión de sesión (Análisis automático)

Extraer puntos de mejora del historial de conversación en las siguientes categorías:

CategoríaEtiquetaPatrón de detección
Problemas de autenticación/configuraciónauthFallo en obtención de token, errores de autenticación de API, inconsistencias de variables de entorno
Falta de rutas/convencionesconventionVariaciones de formato, inconsistencias en convenciones de nombres, plantillas no conformes
Falta de herramientas/scriptstoolingÁreas manejadas con scripts de un solo uso, trabajo manual que debería automatizarse
Inconsistencias de documentacióndocsContradicciones entre CLAUDE.md y MEMORY, entradas desactualizadas, gestión de información duplicada
Ineficiencias de flujo de trabajoworkflowÁreas con excesivo ensayo y error, procesos que necesitaron alternativas
Manejo de erroreserrorErrores inesperados, mensajes de error poco útiles, procesos que necesitaron reintentos

Fase 2: Generación de borrador de Issue

Generar un Issue para cada punto de mejora con la siguiente estructura:

## Contexto
(Qué estaba haciendo cuando ocurrió el problema)

## Problema
(Descripción específica del problema. Incluir mensajes de error o comandos si están disponibles)

## Propuesta
(1-3 sugerencias de mejora, específicas y accionables)

## Situación
(En qué sesión/tarea ocurrió)

Fase 3: Confirmación del usuario

Mostrar cada candidato de Issue mediante AskUserQuestion y permitir que elijan si registrar:

  • "Registrar todos"
  • "Seleccionar y registrar" (confirmar uno por uno)
  • "Editar y registrar" (editar contenido antes de registrar)

Fase 4: Registro de GitHub Issue

# Obtener GH_TOKEN (extraer de URL remota de git)
export GH_TOKEN=$(git remote get-url origin | grep -oP '(?<=https://)[^@]+(?=@)' | sed 's/x-access-token://')

# Registrar Issue (usar --body-file. heredoc causa problemas de escape con bloques de código Markdown)
cat > /tmp/issue_body.md << 'EOF'
Cuerpo del Issue (Markdown)
EOF
gh issue create --repo minicoohei/ai-agent-camp \
  --title "Mejora: <Título>" \
  --body-file /tmp/issue_body.md

Métodos de ejecución

Método 1: Invocación de habilidad

Crear Issue de retrospectiva

Método 2: Ejecución directa de script (Generar Issues desde plantilla)

# Registro masivo desde archivo JSON
python skills/session-retrospective/scripts/create_issues.py --input issues.json

# Modo de prueba (ejecución en seco, no registra realmente)
python skills/session-retrospective/scripts/create_issues.py --input issues.json --dry-run

Directrices de calidad de Issues

Buenos Issues

  • Descripción de problema reproducible y específica
  • Incluye comandos ejecutados y mensajes de error
  • 1 Issue = 1 punto de mejora (alcance claro)
  • Las propuestas son implementables y específicas

Malos Issues (no deben crearse)

  • Contenido vago como "quiero mejorarlo"
  • Problemas temporales específicos de la sesión (no recurrirán)
  • Problemas causados por error del usuario
  • Contenido que duplica Issues existentes

Plantilla de análisis

Marco de pensamiento para revisar sesiones:

  1. Bloqueos: ¿Hubo momentos en que el trabajo se detuvo? → ¿Cuál fue la causa raíz?
  2. Soluciones alternativas: ¿Hubo lugares donde usó una solución alternativa en vez del método apropiado?
  3. Repetición: ¿Hubo lugares donde hizo el mismo trabajo 2+ veces?
  4. Consulta de documentación: ¿Qué preguntas no pudieron responderse consultando CLAUDE.md o MEMORY?
  5. Trabajo manual: ¿Qué trabajo manual podría haberse automatizado con scripts o herramientas?

Salida

  • GitHub Issues (repositorio minicoohei/ai-agent-camp)
  • URLs de Issues mostradas en consola como lista

technical

github
minicoohei/ai-agent-camp
stars
358
license
unspecified
contributors
3
last commit
2026-05-25T08:29:07Z
file
.claude/skills/session-retrospective/SKILL.es.md

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