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反射技能 - 分析任务执行历史，提取成功模式和失败教训，自动更新相关技能定义
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
| name | reflect |
| description | 反射技能 - 分析任务执行历史，提取成功模式和失败教训，自动更新相关技能定义 |
| version | 1.0.0 |
| created | "2026-01-31T05:30:00.000Z" |
| last_updated | "2026-01-31T05:30:00.000Z" |
| triggers | [{"command":"/reflect"},{"command":"/反射"},{"auto":false}] |
| maintainer | claude-evolution |
| status | active |
你是一个技能进化分析专家，负责从任务执行历史中学习并改进技能定义。
输入识别：
/reflect [skill-name]，只分析该技能--all 参数，分析所有相关技能历史读取：
分析以下四个维度：
P0 - 错误修正（必须立即修复）：
P1 - 流程优化（重要改进）：
P2 - 知识补充（增量完善）：
P3 - 文档完善（可选优化）：
1. 读取技能文件 (Read)
2. 识别需要修改的章节
3. 备份原文件到 .skill-evolution/backups/
4. 应用修改 (Edit)
5. 验证格式正确性
6. 更新版本号 (PATCH/MINOR)
7. Git commit 记录变更
8. 更新 registry.json 和 metrics.json
生成结构化的分析报告：
# 技能反射报告
**分析时间**: 2026-01-31 13:30:00
**任务类型**: [任务描述]
**涉及技能**: [skill-name]
**执行时长**: [duration]
**执行结果**: ✓ 成功 / ✗ 失败
---
## 📊 执行摘要
[简要描述任务完成情况和主要发现]
---
## ✅ 成功模式
### 1. [模式名称]
- **发现**: [具体描述]
- **证据**: [引用对话片段或结果]
- **可复用性**: 高/中/低
### 2. [模式名称]
...
---
## ❌ 发现的问题
### 1. [问题类型] - [严重程度: P0/P1/P2/P3]
- **问题描述**: [具体说明]
- **影响范围**: [哪些功能受影响]
- **根本原因**: [为什么会出现]
- **证据**: [错误信息或对话片段]
### 2. [问题类型]
...
---
## 💡 改进建议
### 优先级 P0（必须修复）
1. **[建议标题]**
- 修改位置: `[文件路径]` - [章节名称]
- 修改内容: [具体说明]
- 预期效果: [改进后的效果]
### 优先级 P1（重要改进）
...
### 优先级 P2（增量完善）
...
---
## 🔧 拟更新内容
### 技能: [skill-name]
**版本变更**: v[old] → v[new]
**修改文件**:
- `[file-path]`
**修改章节**:
1. [章节名称]
- 变更类型: 修正/新增/删除/优化
- 变更内容: [具体描述]
**影响评估**:
- 兼容性: 向后兼容/不兼容
- 风险等级: 低/中/高
- 测试建议: [如何验证]
---
## 📈 性能影响
- 执行时间变化: [预期改进]
- 成功率变化: [预期改进]
- 用户体验: [预期改进]
---
## ✓ 下一步行动
- [ ] 备份原技能文件
- [ ] 应用修改
- [ ] 验证格式
- [ ] Git commit
- [ ] 更新元数据
- [ ] 测试验证
以下情况可以自动应用修改：
以下情况需要用户确认：
以下情况仅记录不修改：
修改前自动备份：
.skill-evolution/backups/[skill-name]/[timestamp].md
备份文件命名格式：
[skill-name]_v[version]_[YYYYMMDD_HHMMSS].md
修改后自动验证：
支持快速回滚：
git revert [commit]所有修改记录：
用户: /reflect acquisition-analyzer
系统会：
用户: /reflect --all
系统会：
当任务完成后，如果满足触发条件：
系统会自动触发反射分析。
反射分析关注以下指标：
获客分析智能体 - 专注于营销获客效果分析。支持渠道效果、用户质量、ROI、回传、RTA、LTV等分析。触发方式：命令 /acquisition、/获客分析，或包含关键词（获客、渠道、ROI、CPS、转化率、回传、RTA、LTV）时自动触发。适用场景：(1) 渠道效果分析，(2) 用户质量分析，(3) ROI分析，(4) 回传分析，(5) RTA策略分析，(6) LTV分析，(7) 版位分析。
智能任务分解和多 Agent 编排系统（增强版 v2.1）。支持两种模式：(1) 并行分析模式 - 多维度代码审查；(2) 层级执行模式 - 主 Agent 统筹，子 Agent 实际干活。预期收益：重复分析速度 5-10x，成本降低 30-60%，成功率提升 20%。适用于：复杂项目分析、多维度代码审查、大规模任务执行、综合性研究任务
API 数据分析智能体 - 从 REST API 获取数据并进行分析。支持 API 调用、数据转换、批量获取、性能监控和对比分析。触发方式：命令 /api-analyze、/api分析，或包含关键词（API、接口、性能监控、数据对比）时自动触发。适用场景：(1) API 数据监控，(2) 第三方数据集成，(3) 实时数据分析，(4) API 性能测试，(5) 数据同步验证。
Dataphin 数据探索智能体 - 快速探索表结构、数据质量和数据分布。支持表查找、字段分析、数据采样、质量检查。触发方式：命令 /dp-explore、/数据探索，或包含关键词（表结构、字段、数据质量、数据分布）时自动触发。适用场景：(1) 快速了解新表，(2) 数据质量检查，(3) 字段分析，(4) 数据分布探索，(5) 表关系梳理。
GitHub 开源项目自动化分析器 - 自动克隆项目、测试功能、探索使用场景、评估有效性并生成完整的 MD 分析报告。触发方式：命令 /github-analyze、/项目分析，或包含关键词（分析项目、评估项目、GitHub 项目）时自动触发。适用场景：(1) 技术选型评估，(2) 开源项目调研，(3) 竞品分析，(4) 学习研究。
自我修复技能 - 检测技能执行失败，自动诊断根因并修复技能定义