Analyse rétrospective d'agent IA

VérifiéSûr

Analyse les fichiers de mémoire d'agent pour détecter des motifs répétés, des points douloureux et une inflation du contexte. Propose des candidats à la transformation en compétence pour automatisation, suggère de nouveaux sous-agents pour les zones non couvertes, et signale les fichiers MEMORY.md trop volumineux à réorganiser. Aide à maintenir un écosystème d'agents efficace en identifiant les opportunités d'optimisation.

Spar Skills Guide Bot
ProductiviteIntermédiaire
8002/06/2026
Claude Code
#retro#agent-memory#reflection#optimization#context-management

Recommandé pour

Notre avis

Analyse les fichiers mémoire des agents pour produire un rapport de rétrospective avec des suggestions d'extraction de compétences, de création de sous-agents et de gestion de la taille du contexte.

Points forts

  • Identifie les motifs répétés pour automatiser en compétences
  • Détecte les problèmes de taille de contexte
  • Suggère la création de nouveaux agents spécialisés
  • Intégré avec la structure de mémoire existante

Limites

  • Ne fonctionne qu'avec le format spécifique de mémoire (sections MEMORY.md)
  • Nécessite que les fichiers mémoire soient préalablement remplis
  • Les suggestions sont basées sur la détection de motifs, pas sur l'exécution
Quand l'utiliser

Utilisez-le lorsque vous souhaitez améliorer systématiquement l'efficacité des agents et identifier des opportunités d'automatisation à partir des schémas de travail passés.

Quand l'éviter

Évitez-le lorsque la mémoire de l'agent est peu fournie ou lorsqu'un nouveau départ est préférable à une optimisation incrémentale.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

The skill only uses read-only tools (Read, Grep, Glob) to analyze local agent memory files. No destructive, exfiltrating, or obfuscated actions are performed. It poses no execution risk.

Aucun point d'attention détecté

Exemples

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
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