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retrospective

取代使用 YWT 或 KPT 框架反思已完成任务并得出结构改进行动的工作。典型用例：(1) 技术故障或未知行为的根本原因分析（YWT），(2) 确定并制度化团队流程和效率的成功因素（KPT），(3) 在 4 大轴线上制定改进假设（安全、效率、上下文、对齐）。

SKILL.md
--- frontmatter
name: retrospective
description: Replaces the work of reflecting on completed tasks using YWT or KPT frameworks to derive structural improvement actions. Typical use cases: (1) Root cause analysis for technical failures or unknown behaviors (YWT), (2) Identifying and institutionalizing success factors in team processes and efficiency (KPT), (3) Formulating improvement hypotheses across 4 major axes (Safety, Efficiency, Context, Alignment).

振り返り (Retrospective)

完了したタスクの成果と課題を振り返り、次のアクションを決定するためのスキル。 状況に応じて YWT または KPT を選択（あるいは併用）して実施する。

1. YWT (技術・タスクの深掘り)

技術的な失敗、未知の挙動、仕様の誤解などに直面した際に選択する。

  • •Y (やったこと):
    • •作業の実施内容: 目標達成のために実際に行った具体的な作業。
    • •事象の観測: 作業中に発生した動作、出力、およびシステムの状態変化。
    • •分析情報の集約: 後の分析の根拠となる客観的な事実（参照したSSOTやコード、取得したログ、エラーメッセージ、確認した設定値など）の整理。
  • •W (わかったこと):
    • •

      結果の確認: 手続きを実行した結果、実際に何が起きたか。

    • •

      ギャップ分析: 発生した差異（ギャップ）が複数ある場合は、それぞれについて以下のフレームワークを用いて分析する。

      • •理想 (To-Be): 本来どう動くべきだったか（仕様、設計、期待値）。
      • •現状 (As-Is): 実際にどう動いたか（観測事実）。
      • •ギャップ (Gap): To-BeとAs-Isの具体的な差異。
      • •要因 (Root Cause): なぜその差異が生じたか（SSOTの誤認、環境の問題、コードのバグ、未知の仕様など）。
    • •

      アウトプット例 (Markdown):

      markdown
      #### ギャップ分析1: [事象名A]
- **理想 (To-Be):** `pytest` を実行すると、`test_login` がパスするはずだった。
- **現状 (As-Is):** `test_login` が `ImportError` で失敗した。
- **ギャップ:** テストコードのロジック以前に、モジュールのインポートに失敗している。
- **要因:** 新しく作成したモジュールのディレクトリに `__init__.py` が不足していたため。

#### ギャップ分析2: [事象名B]
- **理想 (To-Be):** `replace` 実行後、ファイル `auth.py` の10行目のみが置換される想定だった。
- **現状 (As-Is):** 意図しない20行目も同時に置換されてしまった。
- **ギャップ:** 置換範囲が広すぎて、重複するパターンの箇所まで書き換えられた。
- **要因:** `old_string` に十分なコンテキスト（前後の行）を含めず、一意性が不足していたため。
  • •T (次やること / 仮説立案):
    • •objective-analysis スキルの「多角的仮説立案」に準じ、「Y」および「W」で収集した事実を根拠に3つの仮説（実証的、飛躍的、逆説的）を立てる。
    • •検証項目の策定: 各仮説の確からしさを判断するために必要な情報（Unknowns）を特定し、次のアクション（調査、実験、ユーザーへの質問）としてリストアップする。

2. KPT (プロセス・効率の改善)

作業の進め方、コミュニケーション、計画の精度などに課題を感じた際に選択する。 すべての項目を 「安全性」「効率性」「コンテキスト」「合意形成」 の4軸（切り口）で分析し、構造的な改善を図る。

評価の切り口 (4 Axes)

  1. •安全性 (Safety): リスク管理、副作用の防止、確認不足の有無。
  2. •効率性 (Efficiency): ツール活用、手順の最適化、無駄の削減。
  3. •コンテキスト (Context): 既存規約への準拠、SSOTとの整合、独自ルールの排除。
  4. •合意形成 (Alignment): ユーザー意図の把握、早期確認、認識齟齬の防止。
  • •

    K (Keep): 継続すべき成功パターンの事実 観測された事実に基づき、以下の問いを用いて再現可能な成功要因を特定する。

    • •[Safety] どの確認手順が、致命的なミスや手戻りを防いだか？
    • •[Efficiency] どのツール操作や手順順序が、作業時間を短縮したか？
    • •[Context] どの既存ルールやドキュメントの参照が、品質を担保したか？
    • •[Alignment] どのタイミングの質問や提案が、ユーザーとの認識ズレを防いだか？
  • •

    P (Problem): 構造的な阻害要因の事実 観測された事実に基づき、以下の問いを用いて改善すべき真因を特定する。

    • •[Safety] 確認不足や「だろう運転」によって生じたリスクはあったか？
    • •[Efficiency] 冗長な操作、ツールの誤用、遠回りはなかったか？
    • •[Context] 調査不足による独自ルールの持ち込みや、既存設計との乖離はなかったか？
    • •[Alignment] 前提の不一致、説明不足、確認漏れによる手戻りはなかったか？
  • •

    T (Try): 具体的な改善策と資産化 (多角的仮説立案) KとPの分析結果から、objective-analysis スキルの「多角的仮説立案」に準じ、**「なぜうまくいったのか/いかなかったのか」**についての3つの仮説を立て、仕組みとして定着させるためのアクションを定義する。

    アクションの決定: 立案した仮説の中から、最も効果が大きく根本解決に繋がるものを選択し、具体的な資産化アクションへ落とし込む。