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 |

실시간 배포 없이 기록 데이터를 사용하여 방법론의 효율성을 검증합니다. 풍부한 기록 데이터(100개 이상의 인스턴스)가 존재하고, 방법론이 관찰 가능한 패턴(오류 방지, 테스트 전략, 성능 최적화)을 목표로 하고, 명확한 감지 규칙을 통해 패턴 일치가 가능하며, 실시간 배포에 마찰이 많은 경우(CI/CD 통합 노력, 사용자 연구 시간, 배포 위험)에 사용합니다. 예상 검증에 비해 40-60%의 시간 단축, 60-80%의 비용 절감이 가능합니다. 신뢰도 계산 모델은 통계적 엄격성을 제공합니다. 오류 복구에서 검증되었습니다(오류 1,336개, 예방 23.7%, 신뢰도 0.79). 출처: zpankz/mcp-skillset.

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