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Use when user requests complex systems involving multiple modules or subsystems - like 'build a XX system', 'design XX architecture', or 'implement XX with multiple features'. Triggers to prevent over-engineering before validating core assumptions.
Intelligent skill router for methodology-skills. Analyzes user request and recommends the best methodology sequence. Use when user asks 'which skill should I use', 'help me choose a methodology', or when starting complex tasks.
微信公众号文章写作和排版助手。输入主题+内容大纲→自动生成结构完整、排版精美的公众号文章（WeChat兼容HTML+行内样式），同时可配套调用infographic-generator生成4主题配图。触发词：'公众号文章','写公众号','公众号排版','微信文章','推文'。
Basado en la clasificación ocupacional SOC
Mostrando SKILL.md
| name | experience-manager |
| version | 2.0.0 |
| description | 管理项目经验知识的沉淀与读取，实现知识闭环 |
| category | knowledge-management |
| complexity | medium |
| typical_duration | 5-10min |
| dependencies | [] |
| benefits-from | [] |
| conflicts-with | [] |
| output_artifact | memory/artifacts/experience-manager/ |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","Bash","Glob"] |
| tags | ["经验管理","知识沉淀","错误预防","知识检索","复盘反思"] |
PROJECT_ROOT=$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || echo "unknown")
mkdir -p memory/artifacts/experience-manager memory/retrospectives
方式1：工件传递（推荐）
memory/artifacts/*/experience-*.json方式2：用户直接调用
/experience-manager 命令详细说明：参考 detailed-guide.md
experience-manager 是独立的知识管理技能，负责项目经验知识的沉淀、读取、复盘、反思，实现知识闭环，帮助AI避免重复错误，持续改进。
核心能力：
关键价值：
| 层级 | 文件 | 维度 | 优先级 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| 规则层 | CLAUDE.md | 做什么 | 最高 | 项目约定，强约束 |
| 策略层 | AGENT.md | 怎么做 | 高 | AI执行策略，决策规则 |
| 知识层 | MEMORY.md | 学到了什么 | 中 | 技术知识，经验总结 |
| 历史层 | MCP Memory | 过去发生了什么 | 低 | 完整历史，智能检索 |
读取优先级：规则层 > 策略层 > 知识层 > 历史层
冲突处理：以高优先级为准。
触发时机：任务完成后，由 goal-oriented 调用
执行步骤：
experience-save-request.json）memory/retrospectives/{task-id}.md）save-result-{timestamp}.json）示例：
// 输入
{
"action": "save",
"task_id": "2026-03-24_task-keywords",
"lessons_learned": ["经验1", "经验2"],
"errors_fixed": [{"error": "...", "fix": "..."}]
}
// 输出：四层级同步更新 + 结果工件
触发时机：任务开始前，由 goal-oriented、pilot 调用
执行步骤：
experience-request.json）experience-result-{timestamp}.json）示例：
## 📚 历史经验参考
### ⚠️ 错误预防（来自 CLAUDE.md）
- 预防措施1
- 预防措施2
### 🎯 可复用模式（来自 AGENT.md）
- 代码模式/流程模式
### 📖 技术知识（来自 MEMORY.md）
- 知识点1、知识点2
触发时机：里程碑完成时，由 goal-oriented 调用
目的：保留好的，改掉坏的，持续优化
执行步骤：
示例：
## 复盘结果
### ✅ 保留好的（好则加冕）
1. **成功经验**
- 应用效果：5次，成功率100%
- 决策：写入 CLAUDE.md 强制规则
### ❌ 改掉坏的（错则改之）
1. **失败教训**
- 问题：文档命名不直观
- 改进：优化命名规范
触发时机：经验可能过时、技术栈升级、定期反思
目的：验证有效性，提炼智慧
执行步骤：
示例：
## 经验反思 - 目录检查
### 有效性分析
- 应用次数：8次，成功率：87.5%
- 问题：未考虑版本差异
### 智慧提炼
**表层经验**：测试前检查目录
**深层智慧**：防御性思维 + 版本意识 + 避免过度防御
**更新决策**：区分版本环境，优化检查流程
触发时机：检测到潜在错误风险
执行步骤：
示例：
## 💡 错误预防提醒
检测到风险：国际化配置缺失
预防措施：
- 检查 next.config.js 中的 i18n 配置
- 使用标准配置模板
历史错误：2026-03-20 类似错误
触发时机：经验被应用时
执行步骤：
示例：
{
"experience_id": "2026-03-24_i18n_config",
"applied_count": 3,
"error_prevented": 2,
"time_saved": "50分钟"
}
| 维度 | 复盘（Review） | 反思（Reflect） |
|---|---|---|
| 对象 | 已完成任务/里程碑 | 已有经验 |
| 时机 | 完成后一段时间 | 经验可能过时时 |
| 目的 | 保留好的，改掉坏的 | 验证有效性，提炼智慧 |
| 深度 | 中等（关注得失） | 深度（关注本质） |
# 1. goal-oriented 创建目标
用户："优化文档结构"
# 2. 自动检索经验
experience-manager → 四层级检索 → 返回预防措施
# 3. 执行任务
应用经验或最佳实践
# 4. 里程碑复盘
experience-manager.review → 保留好的，改掉坏的
# 5. 整体完成
experience-manager.deep-review → 提炼智慧
# 6. 沉淀经验
四层级同步更新
# 用户提出任务
用户："修复英文页面404错误"
# goal-oriented 调用
experience-manager.retrieve(
keywords=["英文页面", "404", "路由"]
)
# 返回结果
- 错误预防：检查 i18n 配置
- 可复用模式：国际化路由配置模板
- 历史案例：2026-03-20 修复详情
请求工件：
{
"requesting_skill": "skill-name",
"action": "save|retrieve|review|reflect",
"task_keywords": ["关键词"],
// 其他参数...
}
结果工件：
{
"status": "success",
"timestamp": "2026-03-24T10:00:00Z",
"layers_updated": ["CLAUDE.md", "AGENT.md", "MEMORY.md", "MCP Memory"],
// 结果数据...
}
详细格式：参考 templates/ 目录
templates/retrospective-template.md - 回顾报告模板templates/experience-request-template.json - 检索请求模板templates/experience-retrieve-template.json - 检索结果模板templates/review-request-template.json - 复盘请求模板templates/reflection-request-template.json - 反思请求模板核心概念：
方法论：
详细指南：参考 detailed-guide.md 获取完整的执行步骤、示例和最佳实践。
被调用入口：
goal-oriented - 创建目标时检索、里程碑/整体完成时复盘反思、完成后沉淀pilot - 调度前检索、检测风险时预防调用方式：工件传递（推荐）或用户直接调用