iwe-rules-review

Solid

Weekly review of IWE work culture (element 14 — System Evolution). Runs during Week Close.

AI & Automation 43 stars 125 forks Updated today MIT

Install

View on GitHub

Quality Score: 82/100

Stars 20%
55
Recency 20%
100
Frontmatter 20%
70
Documentation 15%
99
Issue Health 10%
50
License 10%
100
Description 5%
100

Skill Content

# Ревью культуры работы IWE > **Триггер:** Week Close (автоматически) или вручную. > **Роль:** R1 Стратег. > **Вход:** DP.M.008 (Pack) + данные за неделю (коммиты, DayPlans, Quick Close отчёты). > **Выход:** Предложение изменений → одобрение → обновление DP.M.008 + реализаций. ## Алгоритм ### 1. Загрузить правила Прочитать `PACK-digital-platform/pack/digital-platform/03-methods/DP.M.008-iwe-operating-rules.md` → §2 Реестр (14 элементов культуры работы). ### 2. Четыре вопроса (по каждому правилу) | # | Вопрос | Источник данных | Действие | |---|--------|----------------|----------| | 1 | **Чему научился?** | Quick Close отчёты, captures за неделю | Зафиксировать новые знания | | 2 | **Какое правило мешало?** | DayPlans, git diff | Правило нереалистично → упростить / убрать | | 3 | **Какого правила не хватало?** | fleeting-notes, уроки memory/ | Повторяющийся паттерн без правила → кандидат на формализацию | | 4 | **Какое правило обходил?** | Quick Close отчёты | Систематически обходится → кандидат на удаление/переработку. Мёртвый вес = иллюзия контроля | ### 3. Сформировать отчёт ```markdown ## Ревью культуры работы IWE (W{N}) ### Здоровье | Метрика | Значение | Норма | |---------|----------|-------| | Нарушений за неделю | N | 0-2 | | Не применялось >2 нед | N правил | 0-1 | | Кандидатов на новое правило | N | 0-2 | ### Нарушения | # | Правило | Сколько раз | Причина | Предложение | |---|---------|-------------|---------|-------------| ### Мёртвый вес | # | Прави...

Details

Author
TserenTserenov
Repository
TserenTserenov/FMT-exocortex-template
Created
5 months ago
Last Updated
today
Language
Shell
License
MIT

Integrates with

Similar Skills

Semantically similar based on skill content — not just same category