session-retrospective
community[skill]
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'.
$
/plugin install ai-agent-campwhen to use
- Crear Issue de retrospectiva
- Retrospectiva
- Crear Issues de mejora
- Issue de auto-mejora
- Retrospectiva de sesión
- session-retrospective
- session-retro
details
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:
| Categoría | Etiqueta | Patrón de detección |
|---|---|---|
| Problemas de autenticación/configuración | auth | Fallo en obtención de token, errores de autenticación de API, inconsistencias de variables de entorno |
| Falta de rutas/convenciones | convention | Variaciones de formato, inconsistencias en convenciones de nombres, plantillas no conformes |
| Falta de herramientas/scripts | tooling | Áreas manejadas con scripts de un solo uso, trabajo manual que debería automatizarse |
| Inconsistencias de documentación | docs | Contradicciones entre CLAUDE.md y MEMORY, entradas desactualizadas, gestión de información duplicada |
| Ineficiencias de flujo de trabajo | workflow | Áreas con excesivo ensayo y error, procesos que necesitaron alternativas |
| Manejo de errores | error | Errores 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:
- Bloqueos: ¿Hubo momentos en que el trabajo se detuvo? → ¿Cuál fue la causa raíz?
- Soluciones alternativas: ¿Hubo lugares donde usó una solución alternativa en vez del método apropiado?
- Repetición: ¿Hubo lugares donde hizo el mismo trabajo 2+ veces?
- Consulta de documentación: ¿Qué preguntas no pudieron responderse consultando CLAUDE.md o MEMORY?
- 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