| name | money-retro |
| description | 复盘某个正在执行的搞钱机会:记录实际投入时间/实际收入 vs 当初预期,沉淀经验(哪类机会对我有效、哪些坑亲历过),更新状态文件。触发词:"复盘"/"这个搞得怎么样"/"实际赚了多少"/"money retro"/"总结一下"。 |
| argument-hint | <机会名称> |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Glob, Skill |
/money-retro — 复盘与经验沉淀
不复盘的尝试等于碰运气。这一步把"实际发生的"和"当初预期的"对齐,让推荐越来越准。
跨平台说明
allowed-tools 是 Claude Code 权限声明;Codex 可忽略,并使用当前会话可用的本地文件工具完成同等动作。
流程
Step 1 — 取出原始预期
读 .money-state.json,找该机会的 plan 与 income_expectation(当初 money-plan/money-verify 写下的)。
Step 2 — 问实际情况
- 实际投入了多少时间?
- 实际收到了多少钱?(第一笔是否到账?走的什么渠道?)
- 过程中有没有出现反诈红线(被要求付费/换私下交易/拖延结款)?
- 体感:愿不愿意继续?卡在哪?
Step 3 — 对齐预期 vs 实际(校准环的核心)
取出当初 money-plan 写的 active.prediction,和实际逐项对账:预计投入/实际投入、预计多久见钱/实际、预计收入/实际。
给一句诚实判断:继续 / 调整打法 / 止损放弃。差距大的,想清楚是机会问题还是执行问题。
若触发了任何止损线或反诈红线 → 明确建议止损,并把这条经验记成"亲历坑"。
Step 4 — 落盘 + 回流 lessons.md(闭合校准环)
- 在
.money-state.json 的 retro_log[] 追加一条:{date, opportunity_id, predicted, actual, verdict_update, lesson}。
- 更新该机会 status(running / done / dropped)。
- 把可复用经验写进/追加到当前工作目录的
lessons.md(没有就创建):一条一行,分两类——
对我有效: (例:"小红书图文垂类 X 第 3 周开始有私信咨询")
亲历坑: (例:"标注类时薪确实低、不值得继续"/"某平台拖延结款")
- 这份
lessons.md 会被 money-find / money-verify 在 Step 0 读取,让这套方法对这个用户越用越准——这是校准环闭合的关键,不要省。
收尾
- 继续 → 给下一阶段的小目标。
- 止损 → 提示用
money-find 换方向,并把这次教训带入下次筛选。