🚀 快速开始

最常用调用方式

> 支持自动触发（自然语言识别）、手动触发（/summary 命令）、参数化调用三种模式。详见 ⚡ 触发条件与使用方式。

最快生成（仅提供 task_name）→ 标准版 10 章报告 (~3分钟)
完整配置选项 → 见 api-reference.md
错误排查指南 → 见 error-codes.md
内部原理详解 → 见 execution-flow.md

🎯 技能概述

本技能是任务执行总结报告生成器，旨在为用户提供系统化、结构化的任务执行经验总结能力。通过智能化的信息收集、深度分析和规范化报告生成，帮助用户从已完成任务中提炼有价值的经验教训，形成可复用的方法论，持续提升个人和团队的执行效能。

核心价值

经验沉淀：把做事经验变成可复用的文档，避免知识流失
模式识别：自动发现反复出现的问题模式，提炼可复用的方法
决策支持：给类似任务提供参考和风险提醒，减少重复踩坑
能力提升：通过复盘持续改进，让每次执行都比上次更好

适用场景

| 场景类型 | 典型示例 |

|---------|---------|

| 软件开发 | 功能开发完成、Bug修复、技术重构 |

| 项目管理 | Sprint结束、里程碑达成、项目收尾 |

| 运维排查 | 故障处理、性能优化、安全加固 |

| 技术研究 | 技术选型、POC验证、架构设计 |

| 学习成长 | 课程学习、技能培训、认证备考 |

四大核心引擎

信息收集引擎：多源采集对话历史、代码文件、日志等，智能识别目标/时间/决策/问题等要素
分析处理引擎：五维深度分析（目标达成度/时间效能/资源利用/问题模式/协作效果）
报告生成引擎：基于标准化10章模板动态填充内容，确保结构完整性
智能推荐引擎：提炼方法论 + 生成改进建议 + 风险预警，提供可操作的行动指导

⚡ 触发条件与使用方式

三种触发模式

1️⃣ 自动触发（推荐）

当满足以下任一条件时自动激活：

显式关键词匹配：

包含"总结"、"复盘"、"回顾"、"报告"、"经验"、"教训"、"postmortem"等词汇
明确要求生成文档或记录

隐式意图识别：

用户表现出回顾已执行任务的意图
询问"做得怎么样"、"有什么收获"、"下次怎么做"
要求保存或导出执行过程的信息

场景推断：

任务明显已经完成或进入收尾阶段
连续多个操作后出现停顿或思考状态
用户切换话题前表现出总结倾向

2️⃣ 手动触发

用户可通过以下方式明确激活：

直接说："请生成任务执行总结"
使用快捷命令：/summary 或 /report
在对话结束时明确要求："帮我做个总结"

3️⃣ 命令式调用

支持参数化调用以定制输出（详见 api-reference.md）：

# 基础调用
请生成任务总结：[task_name]

# 指定详细程度
请生成摘要版/标准版/详细版任务总结：[task_name]

# 定制章节
请生成任务总结（仅包含第1,5,9,10章）：[task_name]

触发确认策略

在不确定是否应该触发时，采取以下策略：

如果任务复杂度 > 中等（超过5个步骤），倾向于触发
如果涉及重要决策或问题解决，倾向于触发
如果是重复性或简单操作，可以询问用户确认

🔄 执行流程

本技能遵循 7 步标准执行流程（详见 execution-flow.md）：

流程概览

用户请求 → 参数解析 → 信息收集 → 多维分析 → 报告生成 → 智能推荐 → 质量输出
   ↓         ↓          ↓          ↓          ↓          ↓          ↓
 意图识别  校验输入    提取6类信息  五维分析    10章模板    方法论+建议  完整性检查

七步详解

| 步骤 | 名称 | 核心功能 |

|------|------|----------|

| 1 | 参数解析验证 | 校验输入参数完整性和有效性 |

| 2 | 触发模式识别 | 判断触发模式，确定收集范围 |

| 3 | 信息收集 | 从对话历史提取6类核心信息 |

| 4 | 多维分析 | 五维深度分析 |

| 5 | 报告生成 | 基于10章模板动态填充 |

| 6 | 智能推荐 | 方法论提炼+改进建议 |

| 7 | 质量输出 | 完整性/准确性/语言质量检查 |

> 各步骤的详细说明、输入输出规范、错误处理、降级机制见 execution-flow.md，速查版见 execution-flow-quick.md

📤 输出报告结构

标准 10 章报告

| # | 章节 | 必填性 |

|---|------|--------|

| 1 | 执行概览 | ✅ 必须 |

| 2 | 目标背景 | ✅ 必须 |

| 3 | 执行过程 | ✅ 必须 |

| 4 | 关键决策 | ✅ 必须 |

| 5 | 问题解决 | ✅ 必须 |

| 6 | 资源使用 | ✅ 必须 |

| 7 | 团队协作 | ⚠️ 条件性 |

| 8 | 多维分析 | ✅ 必须 |

| 9 | 经验方法 | ✅ 必须 |

| 10 | 改进行动 | ✅ 必须 |

> 各章节详细说明见 templates.md，速查版见 templates-quick.md

定制选项

详细程度

| 版本 | 适用场景 | 生成时间 |

|------|---------|---------|

| summary (摘要版) | 快速汇报、管理层阅读 | 1-2分钟 |

| standard (标准版，推荐默认) | 常规复盘、知识传承 | 3-5分钟 |

| detailed (详细版) | 深度复盘、培训材料 | 8-15分钟 |

模板变体

standard：通用标准模板（推荐默认）
learning：学习专用模板（培训、技能提升）

语言风格

professional：专业书面语，适用于正式报告、项目归档
casual：轻松易读，适用于个人笔记、非正式场合

输出格式

主格式：Markdown (.md)，命名：task-summary-[任务名称简写]-YYYYMMDD.md
辅助转换：PDF、HTML、Word（pandoc input.md -o output.docx）

⚠️ 错误处理

错误分级体系

| 级别 | 行为 | 示例错误码 |

|------|------|-----------|

| 🔴 Critical | 立即终止，返回错误信息+紧急修复建议 | E041(内存不足) |

| 🟠 Error | 终止并返回错误+修复建议，等待修正后重试 | E001(缺必要参数)、E031(模板不存在) |

| 🟡 Warning | 降级继续，报告中标注低置信度区域 | E010(数据不足)、E022(时间估算偏差) |

> 完整的15个错误码定义及降级规则详见 error-codes.md，速查版见 error-codes-quick.md

📚 参考文档索引

本技能采用 Progressive Disclosure 架构，详细信息分散在 references/ 目录下的专门文档中：

> ⛔ 强制加载规则

> 1. 默认仅加载 SKILL.md，不得预加载任何 references/ 下的文档

> 2. P0 快速参考（4个 quick 文件）：仅在用户意图明确涉及对应主题时加载

> 3. P1 完整参考（api-reference.md、error-codes.md、execution-flow.md、templates.md、examples-v2.md）：仅在用户明确需要深度信息且 quick 版不足时加载

> 4. P3 扩展文档（terminology.md、v3-planning/ 目录）：禁止默认加载，仅在用户明确提及术语查询或 V3 规划时加载

> 日常使用请优先查阅「快速参考」版本，仅在需要详细信息时加载完整参考文档。V3 规划文档仅供了解未来方向时参考。

场景化加载推荐

| 用户意图 | 推荐加载 | 预估Token |

|---------|---------|-----------|

| 生成任务总结 | SKILL.md + execution-flow-quick + templates-quick | ~3,950 |

| 排查错误码 | SKILL.md + error-codes-quick | ~2,200 |

| API集成开发 | SKILL.md + api-reference-quick（不足时追加完整版） | ~3,100-8,000 |

| 模板定制 | SKILL.md + templates-quick（不足时追加完整版） | ~2,700-6,400 |

| 查看使用示例 | SKILL.md + examples-v2 | ~3,600 |

| 首次学习 | SKILL.md + 4个quick + examples-v2 | ~8,100 |

快速参考（日常优先加载）

| 文档 | 说明 |

|------|------|

| error-codes-quick.md | 错误码速查表 |

| execution-flow-quick.md | 执行流程速览 |

| templates-quick.md | 模板结构速查 |

| api-reference-quick.md | API 端点速查 |

完整参考（深度查阅）

| 文档 | 说明 |

|------|------|

| api-reference.md | 完整 API 详解 |

| error-codes.md | 完整错误码详解 |

| execution-flow.md | 完整执行流程 |

| templates.md | 完整模板详解 |

| examples-v2.md | 完整使用示例 |

| terminology.md | 术语表 |

| document-update-guidelines.md | 文档更新规范 |

文档版本对照表

| 文档 | 版本 | 说明 |

|------|------|------|

| SKILL.md | v2.5 | 主文档，用户指南 |

| api-reference.md | v2.0 | 完整 API 详解 |

| error-codes.md | v2.0 | 完整错误码详解 |

| execution-flow.md | v2.0 | 完整执行流程 |

| templates.md | v2.0 | 完整模板详解 |

| examples-v2.md | v2.0 | 完整使用示例 |

| terminology.md | v2.1 | 术语表 |

| document-update-guidelines.md | v1.0 | 文档更新规范 |

| api-reference-quick.md | v2.0-quick | API 端点速查 |

| error-codes-quick.md | v2.0-quick | 错误码速查表 |

| execution-flow-quick.md | v2.0-quick | 执行流程速览 |

| templates-quick.md | v2.0-quick | 模板结构速查 |

Token 预算与上下文感知加载

Token 预算参考

| 使用场景 | 推荐加载文档 | Token 消耗 |

|---------|-------------|-----------|

| 日常使用 | SKILL.md + 4个quick文件 | ~12,600 |

| 深度集成 | 日常 + P1层完整文档 | ~52,500 |

| 全量参考 | 深度 + P3层文档 | ~65,200 |

禁止预加载规则

不要预加载 examples-v2.md，除非用户明确需要完整请求/响应示例
不要预加载完整版文档（api-reference.md 等），quick 版能满足时优先使用 quick 版
不要加载 V3 规划文档（v3-planning/ 目录），除非用户明确提及 V3、规划、路线图
不要加载 terminology.md，除非用户查询特定术语定义

Quick/完整版互斥规则

❌ 禁止同时加载同一主题的 quick 版和完整版
✅ 先加载 quick 版，用户需要更多细节时再替换为完整版
示例：先加载 error-codes-quick.md（~600 tokens），不足时替换为 error-codes.md（~2,660 tokens）

💡 最佳实践与常见问题

最佳实践

✅ 什么时候使用此技能

完成任务后立即使用：记忆最鲜活时生成报告，信息准确度最高（建议24-48小时内）
中等复杂度以上任务：超过5个步骤的任务值得总结，简单操作价值有限
遇到重要问题后：棘手难题的解决过程是宝贵的学习素材
里程碑节点：Sprint结束、版本发布、阶段性成果都是好的总结时机

✅ 如何获得更高质量的报告

任务开始前：明确表达目标和期望，提供充足背景信息
执行过程中：保持对话连贯性，重要决策时说明考虑因素
请求生成时：明确说明详细程度需求，指出最关心的方面，补充遗漏信息

> 💡 对话质量与报告质量：包含明确决策、问题描述和成果确认的 30 轮对话，比闲聊式的 100 轮对话能生成更高质量的报告。详见 execution-flow.md 的性能优化策略。

✅ 报告的使用和维护

即时使用：作为交付文档、会议分享材料、下一个任务的参考
长期价值：存入知识库供团队查阅，定期回顾识别模式，制定培训材料
持续改进：根据反馈优化模板，将有效建议落实到流程，跟踪落实情况

注意事项

⚠️ 信息安全：报告可能包含敏感信息（密钥、密码、内部地址），请注意脱敏和传播范围控制

⚠️ 客观性原则：对事不对人，聚焦改进而非指责，成绩和问题都应有据可查

⚠️ 时效性：越早生成越准确，但也要确保关键信息收集完整

⚠️ 定制化灵活：标准模板可根据实际需求调整，不同任务可有不同侧重点

FAQ

Q1: 生成一份报告需要多长时间？

A: 摘要版1-2分钟，标准版3-5分钟，详细版8-15分钟（取决于任务复杂度和数据量）

Q2: 对话历史很长怎么办？

A: 技能会智能提取关键信息，不会逐字分析全部内容。特别长的对话（>100轮）建议先生成摘要版

Q3: 报告中的数据准确吗？

A: 严格基于对话历史和实际操作记录，力求准确。时间统计基于对话时间戳可能与实际wall clock time有差异

Q4: 可以自定义报告模板吗？

A: 目前使用标准模板，可在请求时说明特殊需求。未来计划支持用户自定义模板功能

Q5: 生成的报告如何保存和使用？

A: 默认以 Markdown 格式保存在当前工作目录，可直接用编辑器打开、Git管理、转换为 PDF/Word、上传到 Wiki

Q6: 数据不足时报告质量如何保证？

A: 覆盖率低于 90% 时发出 E010 警告并降级生成，低于 70% 时提供继续/补充/终止选项。详见 error-codes.md。

Q7: 超长对话会影响生成速度吗？

A: 会。20轮内约1-2分钟，20-50轮约3-5分钟，超过50轮约6-10分钟。系统会启用智能采样策略。详见 execution-flow.md。

Q8: 是否支持多语言输出？

A: 当前版本（v2.x）主要支持中文输出，对中英混合输入有良好的处理能力。多语言支持已列入规划阶段，当前版本不包含此功能。

Q9: 如何自定义报告模板？

A: 当前提供四种模板变体（summary/standard/detailed/learning），可通过 detail_level 和 template_variant 参数选择。完全自定义功能已列入规划阶段，当前版本不包含此功能。

Q10: 生成的报告可以导出到外部工具吗？

A: 当前输出 Markdown 格式，可手动导入 Confluence、Notion、飞书等平台。外部工具自动化集成已列入规划阶段，当前版本不包含此功能。

文档版本：v2.5 (P3优化版)

最后更新：2026-04-15

维护者：Task Execution Summary Generator Team

变更记录：v2.0→v2.1 - Description 触发能力优化（基于 20 个 eval 查询分析，覆盖率 60%→100%）

变更记录：v2.1→v2.2 - 强化分层加载规则，更新Token预算（P1层优化后从~50.8K降至~44.4K）

变更记录：v2.2→v2.3 - P2优化：场景化加载规则、Token预算校准、Quick/完整版互斥规则、冗余精简

变更记录：v2.3→v2.4 - 技能规范修复：description压缩、IDE依赖移除、V3承诺隔离、版本号统一

变更记录：v2.4→v2.5 - P3优化：术语表精简(932→340行)与V3文档摘要化，Token预算校准(基于实际文件大小重新计算)

任务执行复盘

概述