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管理项目经验知识的沉淀与读取,实现知识闭环
konglong87/methodology-skills · ★ 4 · AI & Automation · score 81
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# Experience Manager - 经验管理技能 ## 前置协议 ### 环境检测 ```bash PROJECT_ROOT=$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || echo "unknown") mkdir -p memory/artifacts/experience-manager memory/retrospectives ``` ### 调用方式 **方式1:工件传递**(推荐) - 检测工件:`memory/artifacts/*/experience-*.json` **方式2:用户直接调用** - 使用 `/experience-manager` 命令 **详细说明**:参考 `detailed-guide.md` --- ## Overview experience-manager 是独立的知识管理技能,负责项目经验知识的**沉淀、读取、复盘、反思**,实现知识闭环,帮助AI避免重复错误,持续改进。 **核心能力**: 1. **经验沉淀**:任务完成后,四层级同步沉淀 2. **经验读取**:任务开始前,智能检索历史经验 3. **经验复盘**:里程碑完成时,保留好的,改掉坏的 4. **经验反思**:验证有效性,提炼智慧 5. **错误预防**:检测风险,提供预防建议 6. **效果追踪**:记录应用效果,持续优化 **关键价值**: - 避免重复错误,快速复用成功模式 - 持续积累知识资产,形成自我进化闭环 --- ## 核心原则 ### 四层级沉淀机制 | 层级 | 文件 | 维度 | 优先级 | 用途 | |------|------|------|--------|------| | **规则层** | CLAUDE.md | 做什么 | 最高 | 项目约定,强约束 | | **策略层** | AGENT.md | 怎么做 | 高 | AI执行策略,决策规则 | | **知识层** | MEMORY.md | 学到了什么 | 中 | 技术知识,经验总结 | | **历史层** | MCP Memory | 过去发生了什么 | 低 | 完整历史,智能检索 | **读取优先级**:规则层 > 策略层 > 知识层 > 历史层 **冲突处理**:以高优先级为准。 ### 持续改进原则 - **好则加冕**:成功经验升级为规则/策略 - **错则改之**:失败教训更新知识库 - **动态更新**:过时经验及时标记和更新 --- ## 核心能力 ### 能力1:经验沉淀(Save) **触发时机**:任务完成后,由 goal-oriented 调用 **执行步骤**: 1. 接收请求工件(`experience-save-request.json`) 2. 生成回顾报告(`memory/retrospectives/{task-id}.md`) 3. 四层级同步沉淀(CLAUDE.md、AGENT.md、MEMORY.md、MCP Memory) 4. 创建结果工件(`save-result-{timestamp}.json`) **示例**: ```json // 输入 { "action": "save", "task_id": "2026-03-24_task-keywords", "lessons_learned": ["经验1", "经验2"], "errors_fixed": [{"err