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当用户要对已完成或进入收尾阶段的工作做回顾性分析、总结、复盘、回顾、汇报、recap 或 postmortem 时使用此技能。 核心判断：同时出现完成信号（如做完、修完、结束、收尾）与回顾请求（如整理过程、总结得失、回看结果、复盘经验）即应触发。 对刚完成的 Bug 修复、Sprint、故障排查、技术研究、项目交付和学习过程总结保持较高召回。 不要触发：用户仍在继续执行任务、只想学习新知识、只要模板/计划/README/外部说明，而不是回顾分析已完成过程。
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SOC 職業分類に基づく
| name | task-execution-summary |
| description | 当用户要对已完成或进入收尾阶段的工作做回顾性分析、总结、复盘、回顾、汇报、recap 或 postmortem 时使用此技能。 核心判断：同时出现完成信号（如做完、修完、结束、收尾）与回顾请求（如整理过程、总结得失、回看结果、复盘经验）即应触发。 对刚完成的 Bug 修复、Sprint、故障排查、技术研究、项目交付和学习过程总结保持较高召回。 不要触发：用户仍在继续执行任务、只想学习新知识、只要模板/计划/README/外部说明，而不是回顾分析已完成过程。 |
| argument-hint | |
| disable-model-invocation | false |
| user-invocable | true |
| paths | [] |
| compatibility | ["需要访问对话历史以提取关键信息","需要文件系统读写能力以保存生成的报告"] |
task-execution-summary
任务执行总结报告生成器。对已完成的任务进行系统化回顾分析，生成标准 10 章复盘报告。
| 场景 | 示例 | 触发方式 |
|---|---|---|
| 自动触发 | "帮我总结一下这个任务" | 自然语言 |
| Sprint复盘 | "Sprint 结束了，做个回顾" | 项目管理场景 |
| 故障记录 | "把这次排查过程记下来" | 运维故障场景 |
| 学习总结 | "做个学习总结" | 学习成长场景 |
最快生成（仅提供 task_name）→ 标准版 10 章报告 (~3分钟) 完整配置选项 → 见 api-reference.md 错误排查指南 → 见 error-codes.md 内部原理详解 → 见 execution-flow.md
本技能是任务执行总结报告生成器，旨在为用户提供系统化、结构化的任务执行经验总结能力。通过智能化的信息收集、深度分析和规范化报告生成，帮助用户从已完成任务中提炼有价值的经验教训，形成可复用的方法论，持续提升个人和团队的执行效能。
| 场景类型 | 典型示例 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 软件开发 | 功能开发完成、Bug修复、技术重构 | 技术方案沉淀、问题排查记录 |
| 项目管理 | Sprint结束、里程碑达成、项目收尾 | 进度复盘、资源评估 |
| 运维排查 | 故障处理、性能优化、安全加固 | 排查流程标准化、预防措施 |
| 技术研究 | 技术选型、POC验证、架构设计 | 决策依据、技术对比 |
| 学习成长 | 课程学习、技能培训、认证备考 | 知识体系构建、学习方法论 |
当满足以下任一条件时自动激活：
显式关键词匹配：
隐式意图识别：
场景推断：
用户可通过以下方式明确激活：
/summary 或 /report支持参数化调用以定制输出（详见 api-reference.md）：
以下示例描述的是对话内的结构化调用方式，用于帮助模型理解可选参数；它不是远程 HTTP API，也不依赖外部服务端点。
# 基础调用
请生成任务总结：[task_name]
# 指定详细程度
请生成摘要版/标准版/详细版任务总结：[task_name]
# 定制章节
请生成任务总结（仅包含第1,5,9,10章）：[task_name]
在不确定是否应该触发时，采取以下策略：
本技能遵循 7 步标准执行流程（详见 execution-flow.md）：
用户请求 → 参数解析 → 信息收集 → 多维分析 → 报告生成 → 智能推荐 → 质量输出
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
意图识别 校验输入 提取6类信息 五维分析 10章模板 方法论+建议 完整性检查
从对话历史中提取 6 类核心信息：
进行 五维深度分析：
基于 10 章标准模板动态填充内容（详见 templates.md）：
⚠️ 降级机制：数据不足时发出 E010 警告，继续生成但标注低置信度区域。
| # | 章节 | 核心内容 | 必填性 |
|---|---|---|---|
| 1 | 执行概览 | 一页纸核心信息：基本信息、关键数据、亮点挑战 | ✅ 必须 |
| 2 | 目标背景 | 初始目标、调整记录、最终成果、约束条件 | ✅ 必须 |
| 3 | 执行过程 | 分阶段步骤、时间线、关键事件、产出物 | ✅ 必须 |
| 4 | 关键决策 | 决策清单、备选方案、选择依据、事后评估 | ✅ 必须 |
| 5 | 问题解决 | 问题总览、详细解决过程、模式分析、经验教训 | ✅ 必须 |
| 6 | 资源使用 | 人力、技术栈、工具依赖、效率评估 | ✅ 必须 |
| 7 | 团队协作 | 协作模式、沟通效能、分工合理性 | ⚠️ 条件性 |
| 8 | 多维分析 | 五大分析汇总、综合评价、雷达图 | ✅ 必须 |
| 9 | 经验方法 | 成功要素、方法论提炼、最佳实践、知识图谱 | ✅ 必须 |
| 10 | 改进行动 | 建议(P0-P4)、行动计划、风险预警、工具推荐 | ✅ 必须 |
| 版本 | 适用场景 | 包含内容 | 预计篇幅 | 生成时间 |
|---|---|---|---|---|
| summary (摘要版) | 快速汇报、管理层阅读 | 第1章完整+第10章摘要+其他章节标题 | 2-3页 (500-800字) | 1-2分钟 |
| standard (标准版) | 常规复盘、知识传承 | 所有10章完整 | 8-15页 (3000-5000字) | 3-5分钟 |
| detailed (详细版) | 深度复盘、培训材料 | 10章深入+更多图表+详尽附录 | 20-30页 (8000-15000字) | 8-15分钟 |
| 变体 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
standard | 通用标准模板 | 大多数任务场景（默认） |
learning | 学习专用模板 | 学习培训、技能提升、认证备考 |
| 风格 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
professional | 专业、客观、书面语 | 正式报告、项目归档、团队分享 |
casual | 轻松、亲切、易读 | 个人笔记、快速回顾、非正式场合 |
task-summary-[任务名称简写]-YYYYMMDD.mdpandoc input.md -o output.docx）本技能支持自然语言触发和对话内结构化参数两种输入方式。
task_name (string, 必填): 任务名称或任务主题，用于标识本次总结对象| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
detail_level | enum | standard | 报告详细程度，可选 summary / standard / detailed |
task_type | enum | auto-detect | 任务类型，可选 development / management / operations / research / learning |
include_sections | list | 全部标准章节 | 指定输出章节范围 |
language | enum | zh-CN | 输出语言 |
time_range | object | 自动推断 | 限定总结的时间窗口 |
tone | enum | professional | 输出风格，可选 professional / casual |
pandocSKILL.mdreferences/，示例评测位于 evals/| 级别 | 行为 | 处理策略 | 示例错误码 |
|---|---|---|---|
| 🔴 Critical | 立即终止，不生成报告 | 返回错误信息+紧急修复建议 | E041(内存不足)、E042(系统异常) |
| 🟠 Error | 终止并返回错误+修复建议 | 不生成报告，等待用户修正后重试 | E001(缺必要参数)、E031(模板不存在) |
| 🟡 Warning | 降级继续，报告中标注 | 继续生成但标注低置信度区域 | E010(数据不足)、E022(时间估算偏差) |
完整错误码定义、详细说明和处理建议见 error-codes.md
本技能采用 Progressive Disclosure 架构，详细信息分散在 references/ 目录下的专门文档中：
| 文档 | 用途 | 主要内容 | 何时阅读 |
|---|---|---|---|
| api-reference.md | 技能参数参考 | 所有输入参数、输出格式、调用示例 | 需要精确控制输出时 |
| error-codes.md | 所有错误码定义 | 完整错误码列表、原因分析、修复建议 | 排查问题时、调试报错时 |
| execution-flow.md | 7步流程详解 | 每一步的详细说明、输入输出、边界情况 | 调试流程问题时、理解内部原理时 |
| examples.md | 4 场景使用示例 | 软件开发/Sprint/故障/学习的真实示例 | 学习用法时、首次使用时 |
| examples-v2.md | V2 完整请求/响应示例 | 标准化的请求响应格式、字段说明 | 开发集成时、测试对接时 |
| terminology.md | 86 个专业术语 | 术语定义、使用场景、相关概念 | 遇到术语困惑时、撰写报告时 |
| templates.md | 4 种模板变体 | 模板结构、章节细节、填写指南 | 选择模板时、自定义输出时 |
| v3-roadmap.md | V3 未来增强路线图 | 5大功能模块规划（自定义模板/多语言/外部集成/历史管理/团队协作） | 了解未来方向、参与功能规划时 |
⚠️ 信息安全：报告可能包含敏感信息（密钥、密码、内部地址），请注意脱敏和传播范围控制 ⚠️ 客观性原则：对事不对人，聚焦改进而非指责，成绩和问题都应有据可查 ⚠️ 时效性：越早生成越准确，但也要确保关键信息收集完整 ⚠️ 定制化灵活：标准模板可根据实际需求调整，不同任务可有不同侧重点
Q1: 生成一份报告需要多长时间？ A: 摘要版1-2分钟，标准版3-5分钟，详细版8-15分钟（取决于任务复杂度和数据量）
Q2: 对话历史很长怎么办？ A: 技能会智能提取关键信息，不会逐字分析全部内容。特别长的对话（>100轮）建议先生成摘要版
Q3: 报告中的数据准确吗？ A: 严格基于对话历史和实际操作记录，力求准确。时间统计基于对话时间戳可能与实际wall clock time有差异
Q4: 可以自定义报告模板吗？ A: 目前使用标准模板，可在请求时说明特殊需求。未来计划支持用户自定义模板功能
Q5: 生成的报告如何保存和使用？ A: 默认以 Markdown 格式保存在当前工作目录，可直接用编辑器打开、Git管理、转换为 PDF/Word、上传到 Wiki
文档版本：v2.4 (人工收口版) 最后更新：2026-05-20 维护者：Task Execution Summary Generator Team 变更记录：v2.3→v2.4 - 基于 description optimization 实验结果进行人工收口，强化“双条件触发”并补回高价值场景锚点
| 版本 | 日期 | 变更 |
|---|---|---|
| v2.4 | 2026-05-20 | 人工收口：基于优化实验候选描述提炼“双条件触发”，补回高价值场景锚点并明确负向边界 |
| v2.3 | 2026-05-20 | Description 收口：保留高频触发词与核心场景，删除重复穷举，降低常驻上下文成本 |
| v2.2 | 2026-05-20 | 最小修复：补齐主文档必需章节、修正 references 链接、移除对远程 API 形态的默认暗示 |
| v2.1 | 2026-04-09 | Description 触发能力优化（基于 20 个 eval 查询分析，覆盖率 60%→100%） |
Windows 文件夹三段式可验证归档(robocopy 复制 + 逐文件校验 + 可选删除源),保留属性/时间戳/空目录,支持外部引用检查避免误删,支持归档日志留存(含自动命名与追加模式)便于审计,支持归档前 HTML 声明一致性校验
静态站点冗余资源分析器,识别"声明但缺失"与"存在但未引用"两类问题,支持 HTML 引用提取、文件存在性校验、SHA256 哈希对比与决策矩阵,适用于 Trae Work 等模板生成的站点归档前清理
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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