安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install retro
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 retro。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 Retro AI 檢討工作流？
Retro 技能為在事故、停機或險些發生的故障後進行深度無責檢討提供了一套結構化、多階段的方法論。作為 Openclaw Skills 庫的補充，它不關注個人錯誤，而是強調系統性的根本原因和促成因素，培養高信任度的可靠性文化。
透過引導團隊完成嚴格的六階段流程，該技能確保每一次事故都能產生有證據支撐的因果鏈和明確負責人的行動項。它彌補了原始技術日誌與高階主管級摘要之間的空白，確保記錄、共享並轉化所學到的教訓，使系統在應對未來故障時更加堅固。
Retro AI 檢討工作流 應用場景
- 為 SEV-1 級停機或客戶可見的服務中斷進行事故後評估。
- 分析險些發生的故障，在導致數據遺失前記錄潛在漏洞。
- 在向無責工程文化轉型的組織中促成技術匯報。
- 在違反 SLA 後起草內部可靠性報告和面向公眾的狀態頁面摘要。
Retro AI 檢討工作流 運作原理
- 範圍與受眾：定義閱讀群體並建立無責框架，同時去識別敏感 PII。
- 時間線與影響：構建涵蓋探測、發生、緩解和解決的逐分鐘 UTC 時間線。
- 根本原因分析 (RCA)：利用「五個為什麼」等工具區分主要根本原因與次要促成因素。
- 績效評估：評估哪些環節有效（如 runbooks、清晰的溝通），哪些環節失效（如升級緩慢、儀表板缺失）。
- 行動項生成：在問題追蹤器中建立具體的、帶有日期的工單，並按預防、探測和恢復分類。
- 跟進與溝通：分發檢討摘要並安排 30/60 天的進度審查。
Retro AI 檢討工作流 設定指南
要將此工作流整合到您的 Openclaw Skills 環境中，請將 retro 技能定義添加到您的 agent 配置中：
# 在本地工作區初始化 retro 技能的範例指令
openclaw install retro-workflow
確保您的 agent 能夠訪問內部問題追蹤器 API，以便在第 5 階段自動建立行動項。
Retro AI 檢討工作流 資料結構與分類體系
該技能將事故數據組織成結構化分類，以便進行長期可靠性追蹤：
| 數據類別 | 關鍵欄位 | 格式 |
|---|---|---|
| 元數據 | 事故負責人, 嚴重等級, 狀態 | String |
| 時間線 | 時間戳記 (UTC), 事件描述, 來源 | List |
| 影響指標 | 受影響用戶, 持續時間 (min), SLA 影響 | Number/Boolean |
| RCA | 根本原因, 促成因素, 證據連結 | Markdown |
| 行動項 | 工單 ID, 負責人, 截止日期, 類別 | Table |
Retro AI 檢討工作流 進階特性
- 同時支援僅限內部的技術深度挖掘和去識別後的面向客戶的摘要。
- 自動將行動項歸類為預防、探測、恢復或流程類別。
- 整合追蹤、指標和日誌附錄，用於高保真工程評估。
- 內建審查清單，確保在最終分發前保持無責基調和事實準確性。
SKILL.md
加載中
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