Reflect技能使用说明

2026-03-27 新闻来源：网淘吧围观:27

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反思 - 自我提升技能

快速参考

命令	操作
/reflect	分析对话以获取学习内容
/reflect on	启用自动反思
/reflect off	禁用自动反思
/reflect status	显示状态与指标
/reflect review	审阅低置信度的学习内容
/reflect [代理名称]	聚焦于特定代理

核心理念

“一次纠正，永久生效。”

当用户纠正行为时，这些纠正将成为永久性改进，并编码到代理系统中——适用于所有未来的会话。

工作流程

步骤一：初始化状态

使用状态管理器检查并初始化状态文件：

# Check for existing state
python scripts/state_manager.py init

# State directory is configurable via REFLECT_STATE_DIR env var
# Default: ~/.reflect/ (portable) or ~/.claude/session/ (Claude Code)

状态包括：

reflect-state.yaml- 切换状态，待审阅
reflect-metrics.yaml- 聚合指标
learnings.yaml- 所有已应用学习内容的日志

步骤二：扫描对话以寻找信号

使用信号检测器来识别学习内容：

python scripts/signal_detector.py --input conversation.txt

信号置信度级别

置信度	触发条件	示例
高	明确的纠正	"从不"、"总是"、"错误"、"停止"、"规则是"
中	被认可的方法	"完美"、"完全正确"、被接受的输出
低	观察结果	有效但未经验证的模式

参见signal_patterns.md查看完整的检测规则。

步骤3：分类并匹配到目标文件

将每个信号映射到相应的目标：

学习类别：

类别	目标文件
代码风格	code-reviewer，backend-developer，frontend-developer
架构	solution-architect，api-architect，architecture-reviewer
流程	CLAUDE.md，编排器代理
领域	领域特定代理，CLAUDE.md
工具	CLAUDE.md相关专家
新技能	.claude/skills/{name}/SKILL.md

参见agent_mappings.md获取映射规则。

第4步：检查是否具备转化为技能的价值信号

某些学习成果应转化为新技能，而非仅更新代理：

技能转化标准：

非显而易见的调试（超过10分钟的调查）
误导性错误（根本原因与错误信息不符）
通过实验发现的变通方案
配置洞察（与文档记录不同）
可复用模式（有助于处理类似情况）

质量门槛（必须全部满足）：

可复用性：对未来任务有帮助
非平凡性：需要探索发现，而非仅查阅文档
明确性：能描述确切的触发条件
已验证：解决方案实际有效
无重复性：尚不存在

参见skill_template.md以获取技能创建指南。

步骤5：生成提案

按此格式生成输出：

# Reflection Analysis

## Session Context
- **Date**: [timestamp]
- **Messages Analyzed**: [count]
- **Focus**: [all agents OR specific agent name]

## Signals Detected

| # | Signal | Confidence | Source Quote | Category |
|---|--------|------------|--------------|----------|
| 1 | [learning] | HIGH | "[exact words]" | Code Style |
| 2 | [learning] | MEDIUM | "[context]" | Architecture |

## Proposed Agent Updates

### Change 1: Update [agent-name]

**Target**: `[file path]`
**Section**: [section name]
**Confidence**: [HIGH/MEDIUM/LOW]
**Rationale**: [why this change]

```diff
--- a/path/to/agent.md
+++ b/path/to/agent.md
@@ -82,6 +82,7 @@
 ## Section

 * Existing rule
+* New rule from learning

建议的新技能

技能 1: [技能名称]

质量门检查：

可复用性：[原因]
非琐碎性：[原因]
具体性：[触发条件]
已验证：[验证方式]
无重复性：[已核对内容]

将创建：.claude/skills/[技能名称]/SKILL.md

冲突检查

未检测到与现有规则的冲突
或：警告 - 可能与 [文件:行号] 存在潜在冲突

提交信息

reflect: add learnings from session [date]

Agent updates:
- [learning 1 summary]

New skills:
- [skill-name]: [brief description]

Extracted: [N] signals ([H] high, [M] medium, [L] low confidence)

审核提示

应用这些更改？

Y- 应用所有更改并提交
N- 丢弃所有更改
修改- 调整特定更改
1,3- 仅应用更改1和3
s1- 仅应用技能1
all-skills- 应用所有技能，跳过代理更新

### Step 6: Handle User Response

**On `Y` (approve):**
1. Apply each change using Edit tool
2. Run `git add` on modified files
3. Commit with generated message
4. Update learnings log
5. Update metrics

**On `N` (reject):**
1. Discard proposed changes
2. Log rejection for analysis
3. Ask if user wants to modify any signals

**On `modify`:**
1. Present each change individually
2. Allow editing the proposed addition
3. Reconfirm before applying

**On selective (e.g., `1,3`):**
1. Apply only specified changes
2. Log partial acceptance
3. Commit only applied changes

### Step 7: Update Metrics

```bash
python scripts/metrics_updater.py --accepted 3 --rejected 1 --confidence high:2,medium:1

切换命令

启用自动反思

/reflect on
# Sets auto_reflect: true in state file
# Will trigger on PreCompact hook

禁用自动反思

/reflect off
# Sets auto_reflect: false in state file

检查状态

/reflect status
# Shows current state and metrics

审核待处理项

/reflect review
# Shows low-confidence learnings awaiting validation

输出位置

项目级别（与仓库版本控制）：

.claude/reflections/YYYY-MM-DD_HH-MM-SS.md- 完整反思
.claude/reflections/index.md- 项目摘要
.claude/skills/{name}/SKILL.md- 新技能

全局（用户级别）：

~/.claude/reflections/by-project/{project}/- 跨项目
~/.claude/reflections/by-agent/{agent}/learnings.md- 按智能体
~/.claude/reflections/index.md- 全局摘要

记忆集成

某些学习内容应放入自动记忆(~/.claude/projects/*/memory/MEMORY.md) 而非智能体文件中：

学习类型	最佳目标
行为纠正（"始终执行X"）	智能体文件
项目特定模式	MEMORY.md
重复出现的错误/解决方案	新技能或MEMORY.md
工具偏好	CLAUDE.md
领域知识	MEMORY.md 或复合文档

当信号置信度低且属于项目特定信息时，优先写入 MEMORY.md 而非修改代理。

安全护栏

人工介入

未经用户明确批准，绝不应用任何更改
应用前始终展示完整差异
允许选择性应用

Git 版本控制

所有更改均需提交并附描述性信息
可通过以下方式轻松回滚git revert
学习历史得以保留

增量更新

仅可添加至现有章节
绝不删除或重写现有规则
保持原始结构

冲突检测

检查拟议规则是否与现有规则相矛盾
检测到冲突时向用户发出警告
建议解决方案

集成

与 /handover 命令

若启用自动反思，PreCompact 钩子会在交接前触发反思。

与会话健康度

当上下文使用率达70%以上（黄色状态）时，会注入提示以运行/reflect命令。

钩子集成（Claude Code）

该技能包含用于自动集成的钩子脚本：

# Install hook to your Claude hooks directory
cp hooks/precompact_reflect.py ~/.claude/hooks/

在~/.claude/settings.json中配置：

{
  "hooks": {
    "PreCompact": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "uv run ~/.claude/hooks/precompact_reflect.py --auto"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

完整配置选项请参见hooks/README.md。

可移植性

此技能适用于任何支持以下功能的LLM工具：

文件读写操作
文本模式匹配
Git操作（可选，用于提交）

可配置的状态存储位置

# Set custom state directory
export REFLECT_STATE_DIR=/path/to/state

# Or use default
# ~/.reflect/ (portable default)
# ~/.claude/session/ (Claude Code default)

无任务工具依赖

与之前基于代理的方法不同，此技能直接执行而无需生成子代理。大语言模型读取SKILL.md并遵循工作流程。

Git操作可选

提交操作包含可用性检查——如果不在Git仓库中，更改仍会被保存但不会被提交。

故障排除

未检测到信号：

会话中可能没有修正内容
尝试/reflect review以检查待处理项目

冲突警告：

审查被引用的现有规则
决定新规则是否应覆盖
可在应用前修改

未找到代理文件：

检查代理名称拼写
使用/reflect status查看可用目标
可能需要先创建代理文件

文件结构

reflect/
├── SKILL.md                      # This file
├── scripts/
│   ├── state_manager.py          # State file CRUD
│   ├── signal_detector.py        # Pattern matching
│   ├── metrics_updater.py        # Metrics aggregation
│   └── output_generator.py       # Reflection file & index generation
├── hooks/
│   ├── precompact_reflect.py     # PreCompact hook integration
│   ├── settings-snippet.json     # Settings.json examples
│   └── README.md                 # Hook configuration guide
├── references/
│   ├── signal_patterns.md        # Detection rules
│   ├── agent_mappings.md         # Target mappings
│   └── skill_template.md         # Skill generation
└── assets/
    ├── reflection_template.md    # Output template
    └── learnings_schema.yaml     # Schema definition

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