retrospective validation
✓使用歷史數據驗證方法的有效性，無需實時部署。當存在豐富的歷史數據（100多個實例）、方法以可觀察的模式（錯誤預防、測試策略、性能優化）為目標、模式匹配具有明確的檢測規則且實時部署具有高摩擦（CI/CD集成工作、用戶學習時間、部署風險）時可行時使用。與預期驗證相比，可縮短 40-60% 的時間，降低 60-80% 的成本。置信度計算模型提供了統計的嚴謹性。在錯誤恢復中進行了驗證（1,336 個錯誤，23.7% 預防率，0.79 置信度）。
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 |
使用歷史數據驗證方法的有效性，無需實時部署。當存在豐富的歷史數據（100多個實例）、方法以可觀察的模式（錯誤預防、測試策略、性能優化）為目標、模式匹配具有明確的檢測規則且實時部署具有高摩擦（CI/CD集成工作、用戶學習時間、部署風險）時可行時使用。與預期驗證相比，可縮短 40-60% 的時間，降低 60-80% 的成本。置信度計算模型提供了統計的嚴謹性。在錯誤恢復中進行了驗證（1,336 個錯誤，23.7% 預防率，0.79 置信度）。 來源：zpankz/mcp-skillset。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 retrospective validation？
使用歷史數據驗證方法的有效性，無需實時部署。當存在豐富的歷史數據（100多個實例）、方法以可觀察的模式（錯誤預防、測試策略、性能優化）為目標、模式匹配具有明確的檢測規則且實時部署具有高摩擦（CI/CD集成工作、用戶學習時間、部署風險）時可行時使用。與預期驗證相比，可縮短 40-60% 的時間，降低 60-80% 的成本。置信度計算模型提供了統計的嚴謹性。在錯誤恢復中進行了驗證（1,336 個錯誤，23.7% 預防率，0.79 置信度）。 來源：zpankz/mcp-skillset。
如何安裝 retrospective validation？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01