retrospective validation
✓使用历史数据验证方法的有效性，无需实时部署。当存在丰富的历史数据（100多个实例）、方法以可观察的模式（错误预防、测试策略、性能优化）为目标、模式匹配具有明确的检测规则且实时部署具有高摩擦（CI/CD集成工作、用户学习时间、部署风险）时可行时使用。与预期验证相比，可缩短 40-60% 的时间，降低 60-80% 的成本。置信度计算模型提供了统计的严谨性。在错误恢复中进行了验证（1,336 个错误，23.7% 预防率，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 |
使用历史数据验证方法的有效性，无需实时部署。当存在丰富的历史数据（100多个实例）、方法以可观察的模式（错误预防、测试策略、性能优化）为目标、模式匹配具有明确的检测规则且实时部署具有高摩擦（CI/CD集成工作、用户学习时间、部署风险）时可行时使用。与预期验证相比，可缩短 40-60% 的时间，降低 60-80% 的成本。置信度计算模型提供了统计的严谨性。在错误恢复中进行了验证（1,336 个错误，23.7% 预防率，0.79 置信度）。 来源：zpankz/mcp-skillset。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 retrospective validation？
使用历史数据验证方法的有效性，无需实时部署。当存在丰富的历史数据（100多个实例）、方法以可观察的模式（错误预防、测试策略、性能优化）为目标、模式匹配具有明确的检测规则且实时部署具有高摩擦（CI/CD集成工作、用户学习时间、部署风险）时可行时使用。与预期验证相比，可缩短 40-60% 的时间，降低 60-80% 的成本。置信度计算模型提供了统计的严谨性。在错误恢复中进行了验证（1,336 个错误，23.7% 预防率，0.79 置信度）。 来源：zpankz/mcp-skillset。
如何安装 retrospective validation？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill retrospective validation 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01