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SOP 选择 Skill：帮助 Manager 从 SOP 库中选出最匹配当前任务的 SOP 模板。 按三步评分框架（需求特征分析/候选 SOP 评分/推荐输出）完成选择。 适用场景：任务执行阶段，在需求确认后、任务分配前。 产出：选中的 SOP 写入 active_sop.md，作为本次任务执行依据。
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SOC 職業分類に基づく
技术设计文档 SOP——从需求到设计方案，产出 Markdown 文件到 /workspace/output/
Agent 自我复盘：读取 L2/L3/L1 日志，调用 LLM 生成结构化改进提案， 写入 proposals.json 并发通知至 human.json 等待审批。 适用场景：Agent 在完成足够多任务后，触发自我评估和改进提案生成。
Manager 团队复盘：聚合所有 Agent 的 L2 质量指标，统计 L1 人类纠正事件， 识别瓶颈 Agent 并触发其自我复盘，调用 LLM 生成团队级改进提案， 向 human.json 发送周报。
审批复盘提案（Manager 专用）。收到 type=retro_report 邮件时加载此 Skill。按改动深度分档，memory 自动批准（加闸门），skill/agent 转 Human 确认，soul 标记高风险转 Human。
团队复盘思考框架（Manager 专用）。当你收到 type=team_retro_trigger 的邮件、或被要求"做团队复盘"时加载此 Skill。从聚合视角分析全员数据，发现跨 Agent 问题，级联触发瓶颈 Agent 的自我复盘，发周报给 Human。
自我复盘思考框架。当你收到 type=retro_trigger 的邮件、或被要求"反思本周工作"/"自我复盘"时加载此 Skill。用 log_query CLI 查数据，用 LLM 推理做分析，产出结构化复盘报告和改进提案。
| name | sop-selector |
| description | SOP 选择 Skill：帮助 Manager 从 SOP 库中选出最匹配当前任务的 SOP 模板。 按三步评分框架（需求特征分析/候选 SOP 评分/推荐输出）完成选择。 适用场景：任务执行阶段，在需求确认后、任务分配前。 产出：选中的 SOP 写入 active_sop.md，作为本次任务执行依据。 |
| type | reference |
本 Skill 是一个参考型（reference） Skill，直接注入调用方 Agent 的上下文。
Manager 扫描 shared/sop/ 目录，按下面的框架选出最匹配的 SOP，
写入 shared/sop/active_sop.md 作为本次任务的执行规范。
从 requirements.md 中提取以下特征：
对 shared/sop/ 目录下每个 SOP（排除 draft_ 前缀和 active_sop.md）：
| 维度 | 评分依据 |
|---|---|
| 任务类型匹配度 | SOP 适用场景 vs 当前需求类型 |
| 规模匹配度 | SOP 步骤粒度 vs 需求复杂度 |
| Checkpoint 覆盖 | SOP 中 Checkpoint 数量是否合理 |
特殊规则：
输出以下内容：
选中 SOP 后，调用 memory-save skill，将选中 SOP 的完整内容写入：
/mnt/shared/sop/active_sop.mdactive_sop.md 是本次任务的 SOP 副本，内容与源文件相同，但与源文件解耦：
即使后续 SOP 库更新，本次任务的执行规范不受影响。
draft_ 开头的草稿文件active_sop.md（这是上次任务的副本，不是 SOP 模板）