Value: Feedback -- every user intervention is a signal that the system prompt is incomplete. Turning corrections into durable instructions creates compound improvement across sessions.
Teaches agents to analyze session history for recurring corrections, generate project-specific system prompts that prevent known failure modes, and maintain working state that survives context compaction and crashes. Transforms reactive corrections into proactive prevention.
Reflect after: milestones (PR merged, feature complete), 3+ repeated corrections from the user, session restart or crash recovery, every 5 completed tasks, and on explicit user request. Do not wait for a "good time" -- reflect when triggered.
Структурированный анализ сеансов и уточнение системных подсказок. Анализирует действия пользователей, классифицирует пробелы в процессах, генерирует системные подсказки для конкретного проекта и поддерживает рабочее состояние для восстановления после сбоя. Активируйте после контрольных точек, повторных исправлений, перезапуска сеанса или по запросу пользователя. Источник: jwilger/agent-skills.