让 Claude Code 越用越强：一套可落地的持续改进工作流

回顾最近会话 → 找出重复错误和低效操作 → 生成改进建议 → 沉淀到项目上下文/技能/脚本 → 下一次任务自动复用

# Review Past Performance

请回顾我最近 24 小时与 Claude Code / coding agent 的交互记录。

重点检查：

1. 我在哪些任务上卡住了？
2. agent 是否做了错误假设？
3. agent 是否进行了不必要的工具调用？
4. 哪些上下文本该提前提供？
5. 哪些错误重复出现？
6. 哪些验证步骤缺失或太晚执行？
7. 哪些问题适合沉淀到 AGENTS.md / CLAUDE.md？
8. 哪些问题适合做成脚本、skill、pre-commit hook 或测试命令？
9. 哪些经验是跨仓库通用的？哪些只适用于当前仓库？

请输出：

## 今日主要问题
- 问题：
- 证据：
- 影响：

## 可立即修复的流程问题
- 修复项：
- 应写入哪里：AGENTS.md / CLAUDE.md / skill / script / test / docs
- 风险：

## 不应沉淀的内容
列出只适用于一次性任务、可能过期、或证据不足的内容。

## 建议补丁
只给出建议，不要直接修改文件，除非我明确授权。

请根据 review-past-performance.md 的规则，只读回顾最近的 coding agent 会话。
不要修改任何文件。
输出可执行建议，并标注每条建议应该进入 AGENTS.md、CLAUDE.md、skill、script、test，还是不应沉淀。

[ ] 是否引用了具体问题，而不是空泛建议？
[ ] 是否区分了临时任务和长期规则？
[ ] 是否避免保存敏感信息？
[ ] 是否没有把一次性路径、PR 号、临时错误写成长期规则？
[ ] 是否给出了明确落点：文档、技能、脚本、测试？
[ ] 是否包含回滚或删除过时规则的建议？

## Agent Rules

- 修改数据库执行逻辑前，必须先阅读 `core/db_executor.py` 和相关测试。
- 新增功能必须补 mock 测试。
- 提交前运行 `pytest tests/ -v`。
- 不要修改 `.env`，只更新 `.env.example`。

当用户要求修改生产 SQL 执行流程时：
1. 先读配置和测试；
2. 禁止改事务核心逻辑；
3. 写计划；
4. 补 mock 测试；
5. 跑完整测试；
6. 输出风险说明。

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

python -m ruff check .
python -m pytest tests/ -v
git diff --check

crontab -e

0 2 * * * /home/you/bin/review-claude-code-performance.sh >> /home/you/logs/claude-code-review.log 2>&1

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

cd /path/to/your/workspace

# 伪命令：按你的 Claude Code / CLI 环境替换
claude-code run \
  --prompt-file /path/to/review-past-performance.md \
  --readonly \
  --output /path/to/reviews/$(date +%F)-review.md

A. 立即沉淀
- 重复出现 2 次以上；
- 有明确证据；
- 对未来任务有帮助；
- 不含敏感信息；
- 不依赖临时状态。

B. 观察
- 只出现 1 次；
- 可能是偶发问题；
- 适用边界不清楚；
- 需要再验证。

C. 丢弃
- 一次性任务状态；
- 很快会过期；
- 没有证据；
- 可能误导未来 agent；
- 含敏感信息。

请不要直接修改长期规则。
先把建议分成“立即沉淀 / 观察 / 丢弃”，并说明理由。

你现在在做什么？
已经完成什么？
卡在哪里？
下一步是什么？
需要我决策什么？
验证结果是什么？

人：下一步做什么？
AI：我建议先看文件。
人：那你看吧。
AI：我看完了，建议修改。
人：那你改吧。
AI：改完了，要不要测试？

请尽可能自主完成实现、测试和验证。
不要因为普通中间步骤停下来问我。

只有在以下情况才向我提问：
1. 缺少关键业务信息；
2. 存在不可逆或高风险副作用；
3. 多个方案会显著影响架构方向；
4. 需要访问我没有提供的外部凭据或系统；
5. 继续执行可能破坏数据或生产环境。

每完成一个阶段，请给出：
- 已完成事项；
- 修改文件；
- 验证命令和结果；
- 下一步计划。

## Verification

- 单元测试：`pytest tests/ -v`
- 格式检查：`ruff check .`
- 类型检查：`ty check .`
- 构建：`npm run build`
- 白盒检查：`git diff --check`

## Before declaring done

1. Run the narrowest relevant test first.
2. Then run the project-level validation command if the change is broad.
3. Report exact commands and outcomes.
4. If tests fail, fix or explain why the failure is unrelated.

[ ] 哪些规则已经过期？
[ ] 哪些规则太细，应该删除？
[ ] 哪些规则重复？
[ ] 哪些规则是一次性任务残留？
[ ] 哪些规则应该从全局下沉到项目？
[ ] 哪些规则应该从项目升级成通用 skill？

# AI Coding Agent Daily Review

## Scope
回顾最近 24 小时的 AI coding agent 会话。只读分析，不直接修改文件。

## Look for
- 重复错误
- 错误假设
- 缺失上下文
- 不必要工具调用
- 没有验证就宣布完成
- 反复询问本可自主判断的问题
- 多 agent 并发导致的人类上下文切换问题

## Output

### 1. Repeated mistakes
- Mistake:
- Evidence:
- Proposed prevention:
- Where to store: AGENTS.md / CLAUDE.md / skill / script / test / discard

### 2. Missing context
- Missing context:
- Where it should be documented:
- Suggested text:

### 3. Tooling opportunities
- Repeated manual step:
- Candidate script/hook/test:
- Risk:

### 4. Agent autonomy improvements
- Where agent stopped too early:
- What prompt/rule would prevent it:

### 5. Do not preserve
- Temporary or stale facts that should not become long-term context:

你是 coding agent。请尽可能自主完成任务，不要把我当成每一步的确认按钮。

工作规则：
1. 先阅读项目上下文文件，如 AGENTS.md、CLAUDE.md、README、测试说明。
2. 明确任务边界和风险。
3. 使用最小必要修改。
4. 自己运行相关测试和验证命令。
5. 遇到失败先尝试定位和修复。
6. 只有遇到关键业务歧义、不可逆副作用、生产数据风险、凭据缺失或架构方向选择时，才停下来问我。

完成时输出：
- 修改了什么；
- 为什么这样改；
- 运行了哪些验证；
- 结果是什么；
- 是否还有风险或后续建议。

请尽可能自主完成实现、测试和验证；只有遇到关键业务歧义、不可逆副作用或生产风险时才停下来问我。