retrospective validation
✓Validieren Sie die Wirksamkeit der Methodik anhand historischer Daten ohne Live-Bereitstellung. Wird verwendet, wenn umfangreiche historische Daten vorhanden sind (über 100 Instanzen), die Methodik auf beobachtbare Muster abzielt (Fehlervermeidung, Teststrategie, Leistungsoptimierung), ein Musterabgleich mit klaren Erkennungsregeln möglich ist und die Live-Bereitstellung hohe Reibungsverluste aufweist (CI/CD-Integrationsaufwand, Benutzerstudienzeit, Bereitstellungsrisiko). Ermöglicht eine Zeitersparnis von 40–60 % im Vergleich zur prospektiven Validierung und eine Kostenreduzierung von 60–80 %. Das Konfidenzberechnungsmodell bietet statistische Genauigkeit. Validiert bei der Fehlerbehebung (1.336 Fehler, 23,7 % Prävention, 0,79 Konfidenz).
Installation
SKILL.md
When you have 1,000 past errors, you don't need to wait for 1,000 future errors to prove your methodology works.
Result: Tool would have prevented 152 errors with 79% confidence.
| Time | Hours-days | Weeks-months | | Cost | Low (queries) | High (deployment) | | Risk | Zero | May introduce issues | | Confidence | 0.60-0.95 | 0.90-1.0 | | Data | Historical | New | | Scope | Full history | Limited window | | Bias | Hindsight | None |
Validieren Sie die Wirksamkeit der Methodik anhand historischer Daten ohne Live-Bereitstellung. Wird verwendet, wenn umfangreiche historische Daten vorhanden sind (über 100 Instanzen), die Methodik auf beobachtbare Muster abzielt (Fehlervermeidung, Teststrategie, Leistungsoptimierung), ein Musterabgleich mit klaren Erkennungsregeln möglich ist und die Live-Bereitstellung hohe Reibungsverluste aufweist (CI/CD-Integrationsaufwand, Benutzerstudienzeit, Bereitstellungsrisiko). Ermöglicht eine Zeitersparnis von 40–60 % im Vergleich zur prospektiven Validierung und eine Kostenreduzierung von 60–80 %. Das Konfidenzberechnungsmodell bietet statistische Genauigkeit. Validiert bei der Fehlerbehebung (1.336 Fehler, 23,7 % Prävention, 0,79 Konfidenz). Quelle: zpankz/mcp-skillset.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation- Quelle
- zpankz/mcp-skillset
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist retrospective validation?
Validieren Sie die Wirksamkeit der Methodik anhand historischer Daten ohne Live-Bereitstellung. Wird verwendet, wenn umfangreiche historische Daten vorhanden sind (über 100 Instanzen), die Methodik auf beobachtbare Muster abzielt (Fehlervermeidung, Teststrategie, Leistungsoptimierung), ein Musterabgleich mit klaren Erkennungsregeln möglich ist und die Live-Bereitstellung hohe Reibungsverluste aufweist (CI/CD-Integrationsaufwand, Benutzerstudienzeit, Bereitstellungsrisiko). Ermöglicht eine Zeitersparnis von 40–60 % im Vergleich zur prospektiven Validierung und eine Kostenreduzierung von 60–80 %. Das Konfidenzberechnungsmodell bietet statistische Genauigkeit. Validiert bei der Fehlerbehebung (1.336 Fehler, 23,7 % Prävention, 0,79 Konfidenz). Quelle: zpankz/mcp-skillset.
Wie installiere ich retrospective validation?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01