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Retrospective Agent (Grade A)Sicherheitsgeteste Datenvoreinsicht für Claude AI. Grade A. Läuft nach jedem Trackvervollständigung, um Einblicke zu extrahieren. Analysiert, was klappte, was versagt hat und welche Muster aufgetreten sind.

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Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Der Retrospective Agent ist eine Data-AI-Fähigkeit, die für Claude AI entwickelt wurde. Er läuft nach jeder Track-Vervollständigung, um Lessons Learned zu extrahieren, zu analysieren, was funktioniert hat, was fehlgeschlagen ist und welche Muster aufgetreten sind. Die Fähigkeit aktualisiert die conductor/knowledge/patterns.md-Datei mit neuen Lösungen und die errors.json-Datei mit neuen Fehler Mustern. Außerdem schlägt sie Fähigkeitsupdates vor, wenn Workflow-Verbesserungen identifiziert werden. Der Retrospective Agent wird automatisch ausgelöst, nachdem ein Track den COMPLETE-Status erreicht hat. Der Workflow des Tools umfasst die Analyse von Ausführungsdaten von Tracks, das Extrahieren von Mustern aus abgeschlossenen Arbeiten, das Erkennen von Fehler Mustern, das Identifizieren von Verbesserungsmöglichkeiten und das Aktualisieren der Wissensbasis. Es überprüft den Plan des Tracks, die Ausführungszusammenfassung, Aufgaben, Commits, Spezifikationen und Metadaten. Der Retrospective Agent aktualisiert die Wissensbasis, indem es neue Muster zur patterns.md-Datei und neue Fehler Muster zur errors.json-Datei hinzufügt. Die Fähigkeit wird automatisch vom Orchestrator nach jeder Track-Vervollständigung ausgelöst, wodurch ein kontinuierliches Lernerlebnis für zukünftige Tracks ermöglicht wird. Der Retrospective Agent hilft bei der Verfeinerung der Fähigkeit, indem er wiederverwendbare Lösungen, Fehlerpattern und Verbesserungen der Fähigkeit extrahiert, die verwendet werden können, um zukünftige Tracks intelligenter zu machen.

Hauptfunktionen

  • Analyse der Track-Exekutionsdaten
  • Extraktion von Mustern und Dokumentation
  • Identifizierung von Fehlermustern und deren Lösung
  • Vorschläge für die Verbesserung der Fähigkeit
  • Aktualisierung der Wissensbasis

Preise

Modell
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Kategorie
Fähigkeiten
Bewertung
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Anwendungsfälle

Post-Track-Review

Läuft den Retrospektive Agent nach Abschluss eines Tracks, um Einblicke zu extrahieren und die Wissensbasis zu aktualisieren.

Workflow-Optimierung

Benutzt den Retrospektive Agent, um Bereiche für Workflowverbesserungen zu identifizieren und Fähigkeitsupdaten vorzuschlagen.

Pro & Contra

Pro

  • Automatisch Extrahiert Einblicke von beendeten Tracks
  • Aktualisiert die Wissensbasis mit neuen Mustern und Fehlerlösungen
  • Vorschläge für Verbesserungen im Workflow auf Grundlage Track-Exekutionsdaten
  • Erweitert zukünftige Track-Vorbereitung mit historischen Erkenntnissen

Contra

  • Möglichenfalls erfordert manuelle Überprüfung extrahierter Muster und Fehler
  • Einschränkung sich auf Analyse von Daten aus beendeten Tracks
  • Wirksamkeit hängt von Qualität der Track-Exekutionsdaten ab

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Fragen & Antworten

Kann ich das zusammen mit anderen Claude‑Code‑Plugins verwenden?

Ja. SupaConductor nutzt den Namespace /orchestrator‑supaconductor: und steht in keinem Konflikt zu anderen Plugins, integrierten Befehlen oder MCP‑Servern.

Asked by Jamal Carter · Apr 9, 2026

Ist das für kleine Aufgaben übertrieben?

Für einen schnellen Fix in einer einzigen Datei – ja, nutzen Sie einfach Claude Code direkt. Setzen Sie SupaConductor ein, wenn die Arbeit drei oder mehr Dateien betrifft, Sie normalerweise vor dem Coden planen, automatisierte Qualitäts‑Checks wünschen oder das Ergebnis beim ersten Mal richtig haben wollen. Sie können auch einzelne Befehle ohne die komplette Schleife verwenden.

Asked by Bilal Choudhury · Mar 22, 2026

Funktioniert das mit Cursor, Windsurf oder anderen KI‑Tools?

Nein – SupaConductor ist ein Claude‑Code‑Plugin, das das Plugin‑System von Claude Code (Agents, Skills, Slash‑Commands, Hooks) benötigt. Das Verzeichnis /conductor/, das es erzeugt, besteht jedoch nur aus Markdown‑Dateien. Jedes KI‑Tool kann diese lesen, sodass Sie später das Tool wechseln können und Ihre Specs, Pläne und Dokumentation erhalten bleiben.

Asked by Quyen Tran · Mar 8, 2026

Wie viel von meinem Kontextfenster wird dabei verwendet?

Skills setzen progressive Offenlegung ein – nur ca. 100 Token pro Skill für Metadaten. Vollständige Anweisungen werden erst bei Aktivierung geladen (typischerweise unter 5 000 Token pro Skill). Die 39 Skills werden nicht gleichzeitig geladen. Agenten laufen in separaten Unterhaltungen mit eigenen Kontextfenstern, sodass sie das Haupt‑Kontextfenster nicht füllen. Ungefähre Nutzung: Orchestrator ≈ 4 000 Token (aktiv bei /go); Planner ≈ 3 000 Token (während der Planung); Evaluator ≈ 2 500 Token pro Instanz (nur wenn aktiv); Board‑Meeting ≈ 5 000 Token (on‑demand); Leerlauf ≈ 500 Token (zwischen den Schritten).

Asked by Renata Silva · Feb 28, 2026

Wie viel kostet das in API‑Credits?

SupaConductor nutzt dieselbe Claude‑API wie das normale Claude Code – es strukturiert die Arbeit nur sorgfältiger. Da mehrere Agenten (Planung, Ausführung, Bewertung) laufen, verbraucht es etwa das 3‑‑5‑fache an API‑Aufrufen im Vergleich zu einer manuellen Durchführung in einer einzigen Unterhaltung. SupaConductor optimiert die Kosten automatisch: Für Planung und Bewertung wird Opus (das leistungsfähigste Modell) verwendet, für Ausführungs‑Tasks Sonnet (schneller, günstiger). Kosten senken kann man, indem man /orchestrator-supaconductor:implement nutzt, wenn man die Spezifikationen selbst schreibt, kleine Feature‑Board‑Meetings (opt‑in) überspringt oder den Human‑in‑the‑Loop‑Modus verwendet, um den Umfang zu kontrollieren.

Asked by Diego Fernández · Feb 24, 2026

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