·retrospective validation
</>

retrospective validation

zpankz/mcp-skillset

Valide la efectividad de la metodología utilizando datos históricos sin implementación en vivo. Úselo cuando existan datos históricos ricos (más de 100 instancias), la metodología se dirija a patrones observables (prevención de errores, estrategia de prueba, optimización del rendimiento), la coincidencia de patrones sea factible con reglas de detección claras y la implementación en vivo tenga una alta fricción (esfuerzo de integración de CI/CD, tiempo de estudio del usuario, riesgo de implementación). Permite una reducción del tiempo del 40 al 60 % frente a la validación prospectiva y una reducción de costos del 60 al 80 %. El modelo de cálculo de confianza proporciona rigor estadístico. Validado en recuperación de errores (1.336 errores, 23,7% de prevención, 0,79 de confianza).

5Instalaciones·0Tendencia·@zpankz

Instalación

$npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation

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 |

Valide la efectividad de la metodología utilizando datos históricos sin implementación en vivo. Úselo cuando existan datos históricos ricos (más de 100 instancias), la metodología se dirija a patrones observables (prevención de errores, estrategia de prueba, optimización del rendimiento), la coincidencia de patrones sea factible con reglas de detección claras y la implementación en vivo tenga una alta fricción (esfuerzo de integración de CI/CD, tiempo de estudio del usuario, riesgo de implementación). Permite una reducción del tiempo del 40 al 60 % frente a la validación prospectiva y una reducción de costos del 60 al 80 %. El modelo de cálculo de confianza proporciona rigor estadístico. Validado en recuperación de errores (1.336 errores, 23,7% de prevención, 0,79 de confianza). Fuente: zpankz/mcp-skillset.

Ver original

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-01
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es retrospective validation?

Valide la efectividad de la metodología utilizando datos históricos sin implementación en vivo. Úselo cuando existan datos históricos ricos (más de 100 instancias), la metodología se dirija a patrones observables (prevención de errores, estrategia de prueba, optimización del rendimiento), la coincidencia de patrones sea factible con reglas de detección claras y la implementación en vivo tenga una alta fricción (esfuerzo de integración de CI/CD, tiempo de estudio del usuario, riesgo de implementación). Permite una reducción del tiempo del 40 al 60 % frente a la validación prospectiva y una reducción de costos del 60 al 80 %. El modelo de cálculo de confianza proporciona rigor estadístico. Validado en recuperación de errores (1.336 errores, 23,7% de prevención, 0,79 de confianza). Fuente: zpankz/mcp-skillset.

¿Cómo instalo retrospective validation?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/zpankz/mcp-skillset