Menu
任务完成后的反思与经验沉淀。仅在任务非平凡且出现调试、失败修复、反复试错、明显误判或可复用教训时使用；简单执行、查询、常规 CI 通过等无新增经验的任务可跳过。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | retrospective |
| description | 任务完成后的反思与经验沉淀。仅在任务非平凡且出现调试、失败修复、反复试错、明显误判或可复用教训时使用；简单执行、查询、常规 CI 通过等无新增经验的任务可跳过。 |
触发条件：非平凡任务完成后，且存在可沉淀经验：debug、失败修复、反复试错、明显误判、流程缺口，或用户显式要求。
跳过条件：简单执行、查询、格式调整、常规 CI 通过等没有新增教训的任务，无需执行此 skill。
服务对象：所有 skill。本 skill 的产出是对其他 skill 文件的更新，不产生代码。
最大的风险是"觉得差不多了"的幻觉——结果不达标时，找外部原因搪塞然后降低要求宣布完成。
常见的自我欺骗模式：
正确做法：
每个子任务开始前明确三件事：
| 教训类型 | 更新位置 |
|---|---|
| 某个 skill 流程中的陷阱 | 该 skill 的 common-pitfalls 或步骤文件 |
| 通用工作方法论 | 该 skill 的 SKILL.md 顶层注意事项 |
| 跨 skill 通用经验 | memory 系统 |
Run the MNN regression / CI suite for this fork — static checks, host-side (local) tests, and the on-device Android arm64 matrix — via the ./test.sh driver and test_stages.json. Use when the user asks to run the tests, run CI, smoke-test a build, verify a change on a device, benchmark on-device, or add / select / retune a test stage.
MNN Metal 后端 op/kernel 优化与扩展。覆盖 Metal shader 字符串嵌入流程、conv1x1 多 pipeline 选路、SIMD group reduce/matrix kernel、weightTransform CPU pack、Apple GPU 实测验证。
MNN OpenCL 后端 op/kernel 优化与扩展。覆盖 .cl + codegen 双轨、kernel 选路、packed weight 设计、tune 机制、Android 真机验证。
MNN Vulkan 后端 op/kernel 优化与扩展。覆盖 GLSL .comp + makeshader 双轨、conv1x1 dispatcher 多路径、coopMat/subgroup 路径、weight prepare/pack 流程、Adreno 真机稳定性。
MNN ARM CPU 算子和低 bit kernel 性能优化。重点覆盖正确性基线、C++ 标量 oracle、C++ SIMD 模拟、寄存器规划、ARM 汇编实现、dispatch/pack 集成、模型级回归和 roofline 性能分析。
为 MNN 框架添加新的 LLM 模型支持。支持从 HuggingFace/ModelScope 下载模型，分析架构，添加映射，Hook 对齐测试，导出 MNN 模型。采用 TDD 模式，分 6 步执行，每步有独立测试标准。
