Our review

Analyzes agent memory files to produce a reflection report with suggestions for skill extraction, sub-agent creation, and context size management.

Strengths

Identifies repeated patterns for automation as skills
Detects context size issues
Suggests creation of new specialized agents
Integrates with existing memory structure

Limitations

Only works with specific memory format (MEMORY.md sections)
Requires existing agent memory files to be populated
Suggestions are based on pattern detection, not execution

When to use it

Use when you want to systematically improve agent efficiency and identify automation opportunities from past work patterns.

When not to use it

Avoid when agent memory is sparse or when a fresh start is preferred over incremental optimization.

Examples

Reflect on agent performance

Run a retrospection on all agent memories and output a markdown report.

Check context size

Check if any agent memory files exceed 200 lines and suggest cleanup.

Find skill candidates

Analyze repeated patterns in my agent memories and propose new skills to automate them.

name: retro description: エージェントの振り返りを実行し、スキル化候補・サブエージェント増設提案・コンテキスト肥大化チェックをレポートする user-invocable: true argument-hint: "(引数なし)" allowed-tools: Read, Grep, Glob

振り返り・効率化スキル

エージェントのメモリを分析し、効率化のための提案を行う。

処理フロー

1. エージェントメモリ分析

.claude/agent-memory/*/MEMORY.md を全て読み込み
各ファイルの行数をチェック（200行超 → コンテキスト肥大化警告）
「Repeated Patterns」セクションから繰り返しパターンを集約

2. スキル化候補の検出

繰り返しパターンを分析し、スキル化で自動化できるものを提案
既存スキル（.claude/skills/*/SKILL.md）と重複しないか確認

3. サブエージェント増設の判断

「Pain Points」セクションから、既存エージェントではカバーできない領域を検出
新エージェント作成の提案（役割・ツール・スコープ）

4. コンテキスト肥大化チェック

MEMORY.mdの行数 > 200行: 整理推奨
同じ知見が複数エージェントに重複: 共有ルール化を提案

5. レポート出力

出力フォーマット

## 振り返りレポート

### コンテキスト状況
| エージェント | MEMORY.md行数 | ステータス |
|-------------|--------------|-----------|
| kotlin-dev  | 45行         | 正常      |
| ios-dev     | 210行        | 要整理    |

### スキル化候補
- [ ] (パターン名)（(エージェント名)で(N)回以上実施）

### サブエージェント増設提案
- (提案またはなし)

### ルール追加提案
- [ ] (提案)

エージェントメモリ規約

各エージェントのMEMORY.mdに以下のセクションを維持する:

Repeated Patterns: 繰り返し行った作業パターン
Pain Points: 既存の仕組みでは解決しにくかった課題
Lessons Learned: 学んだ知見・ベストプラクティス

Agent Retrospective Analysis

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