retro

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PRコメントやセッション発見を分析し、CLAUDE.md・skills・agents・memoryに学びを自動反映する振り返りスキル。セッション終了時やPRレビュー後に使う。

team-mirai-volunteer By team-mirai-volunteer schedule Updated 2/7/2026

name: retro description: PRコメントやセッション発見を分析し、CLAUDE.md・skills・agents・memoryに学びを自動反映する振り返りスキル。セッション終了時やPRレビュー後に使う。

Retro(振り返り・自動学習)

PRレビューのフィードバックやセッション中に得た知見を分析し、プロジェクト設定ファイルに自動反映するスキル。

引数

$ARGUMENTS

  • PR番号(例: 2088)→ 指定PRのレビューコメントを分析
  • PR番号リスト(例: 2084 2085 2088)→ 複数PR分析
  • recent → 直近のマージ済みPRコメントを分析
  • session → 今セッションの発見を分析・反映
  • 引数なし → stagingファイルの未処理学びを処理

ワークフロー

Phase 1: 学びの収集

パターンA: PRレビュー分析(PR番号指定時)

以下のコマンドでPRコメントを取得する:

# CodeRabbit・人間レビュアーのインラインコメント(botを除外)
# 注意: jqで != を使うとBashツールが \! にエスケープするため、代替構文を使用
gh api repos/team-mirai-volunteer/action-board/pulls/{PR}/comments \
  --jq '[.[] | select(.user.login | test("vercel|codecov") | not) | {user: .user.login, path: .path, body: .body}]'

# レビューサマリー
gh api repos/team-mirai-volunteer/action-board/pulls/{PR}/reviews \
  --jq '[.[] | select(.body | length > 0) | {user: .user.login, state: .state, body: .body}]'

recent の場合:

# 直近マージ済みPRを取得
gh pr list --state merged --limit 10 --json number,title,mergedAt

各コメントから以下を抽出する:

  1. 事象: 何が問題だったか
  2. 原因: なぜ問題か(フレームワーク制約、設計原則等)
  3. 対処: どう解決したか(または解決策の提案)
  4. ルール化候補: 今後のルール案

CodeRabbitコメントのフィルタリング:

  • _⚠️ Potential issue_ + _🔴 Critical_ or _🟠 Major_ → 必ず分析
  • _🟡 Minor_ → 内容を見て判断
  • nitpick → スキップ
  • botのboilerplate(analysis chain、prompt for AI agents等)→ スキップし本文のみ分析

パターンB: セッション振り返り(session 指定時)

  1. MEMORY.mdの現在の内容を読む
  2. stagingファイル(.claude/tmp/learnings-staging.md)があれば読む
  3. 会話のコンテキストから、このセッションで遭遇した問題や発見を整理する

パターンC: stagingファイル処理(引数なし時)

.claude/tmp/learnings-staging.md の内容を読み込み、未処理の学びを抽出する。

Phase 2: 学びの分類

各学びを以下の判定ツリーで分類する:

この学びは...
├─ 全セッションで常に意識すべき普遍ルールか?
│  ├─ Yes → 既にCLAUDE.mdに類似ルールがあるか?
│  │  ├─ Yes → CLAUDE.md既存セクションに追記/補強
│  │  └─ No → CLAUDE.mdに新規ルール追加
│  └─ No
│     ├─ 特定のワークフロー(PR作成、テスト等)の改善か?
│     │  └─ Yes → 対応する skill/command を更新
│     ├─ ワーカーエージェントの行動指針か?
│     │  └─ Yes → agents/worktree-worker.md に追記
│     ├─ 再現性のある操作知識・ワークアラウンドか?
│     │  └─ Yes → MEMORY.md に追記
│     └─ 一過性の事象 → 記録不要

分類の具体基準

CLAUDE.md(全セッション適用の普遍ルール):

  • フレームワーク制約(Next.js、React、Supabase等の技術的制約)
  • ファイル配置ルール(どのファイルをどこに置くか)
  • インポートルール(何から何をインポートしてよいか)
  • データアクセスパターン
  • セキュリティ・認可ルール

Skill/Command(特定ワークフローの改善):

  • PR作成時の新しいチェック項目
  • テスト実行時の注意事項
  • CI失敗時の新しい対処パターン
  • 並列PR作成の改善点

Agent(ワーカーの行動指針):

  • コード品質チェックの追加項目
  • ブランチ操作の注意事項
  • ファイル生成時の新しいパターン

MEMORY.md(運用知識):

  • 特定のバグやflakyテストの情報
  • 作業履歴・実績データ
  • 環境固有の問題と回避策

Phase 3: 自動適用

分類に基づいて、対象ファイルを直接更新する。承認は不要(全自動)。

CLAUDE.md更新ルール

  1. 現在のCLAUDE.mdを読み込み、セクション構造を把握する
  2. 学びが属するセクションを特定する
  3. 既存の内容は削除・変更しない(追記のみ)
  4. 既存セクションに関連するなら箇条書きで追記
  5. 新しいカテゴリなら適切な位置に新セクション追加
  6. コード例がある場合は「正しいパターン」「禁止パターン」の形式にする
  7. 追加前にGrepで既に類似の記述がないか確認(重複防止)

MEMORY.md更新ルール

  1. 200行制限を意識(現在の行数を確認してから追記)
  2. 150行を超えたら詳細を別ファイル(memory/配下)に分離
  3. 既存セクションのスタイル(## 見出し + 箇条書き)に統一

Skills/Agents更新ルール

  1. YAMLフロントマター(name, description)は変更しない
  2. ## 注意事項 セクションへの箇条書き追記が基本
  3. ワークフロー手順にチェック項目を追加する場合もあり

Phase 4: 結果報告

以下の形式でユーザーに報告する:

## 振り返り結果

### 適用した学び: N件

| # | 学び | 分類 | 適用先 |
|---|------|------|--------|
| 1 | ... | ルール | CLAUDE.md |
| 2 | ... | 運用知識 | MEMORY.md |

### 変更したファイル
- CLAUDE.md: 「XXX」セクションに追記
- MEMORY.md: 「YYY」セクションに追記

### スキップした指摘(一過性 or 既に記録済み)
- ...

Phase 5: stagingファイルのクリア

処理済みの学びを .claude/tmp/learnings-staging.md から削除する(ファイル自体は残す)。

Install via CLI
npx skills add https://github.com/team-mirai-volunteer/action-board --skill retro
Repository Details
star Stars 90
call_split Forks 82
navigation Branch main
article Path SKILL.md
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