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Retrospective Agent (Grade A)Solución de seguridad probada para habilidades de datos-IA para Claude AI. Calificación A. Corre después de cada conclusión de track para extraer aprendizajes. Analiza qué funcionó, qué falló y qué patrones emergieron. Activa al conductor/conocimiento/

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Daniel NikulshynReseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado julio de 2026

Resumen

El Agente Retrospectivo es una habilidad de datos y IA diseñada para Claude AI. Se ejecuta después de completar cada pista para extraer aprendizajes, analizando qué funcionó, qué falló y qué patrones emergieron. La habilidad actualiza el archivo conductor/knowledge/patterns.md con nuevas soluciones y el archivo errors.json con nuevos patrones de error. También propone actualizaciones de habilidades si se identifican mejoras en el flujo de trabajo. El Agente Retrospectivo se activa automáticamente después de que una pista alcance el estado COMPLETE. El flujo de trabajo de la herramienta implica analizar datos de ejecución de seguimiento, extraer patrones de trabajos completados, detectar patrones de error, identificar mejoras de habilidades y actualizar la base de conocimientos. Revisa el plan de seguimiento, el resumen de ejecución, las tareas, los commits, la especificación y los metadatos. El Agente Retrospectivo actualiza la base de conocimientos agregando nuevos patrones al archivo patterns.md y nuevos patrones de error al archivo errors.json. La habilidad se activa automáticamente por el orquestador después de cada finalización de pista, proporcionando una experiencia de aprendizaje continuo para futuras pistas. El Agente Retrospectivo ayuda a refinar la habilidad extrayendo soluciones reutilizables, patrones de error y mejoras de habilidad, que pueden utilizarse para hacer que futuras pistas sean más inteligentes.

Funciones clave

  • Análisis de la ejecución de tracks
  • Extraer patrones y documentarlos
  • Identificación de patrones de errores y resolución de la habilidad
  • Propuestas de mejoras de habilidad
  • Actualizaciones del conocimiento base

Precio

Modelo
Free
Categoría
Habilidades
Valoración
Aún sin reseñas

Casos de uso

Revisión post-track

Ejecute el Agente Retrospectivo después de completar un track para extraer aprendizajes y actualizar el conocimiento base

Optimización de flujo de trabajo

Use el Agente Retrospectivo para identificar áreas de mejora en el flujo de trabajo y proponer actualizaciones de habilidad

Pros y contras

Ventajas

  • Extrae automáticamente los aprendizajes de los tracks completados
  • Actualiza el conocimiento base con nuevos patrones y soluciones de errores
  • Propone mejoras del flujo de trabajo basadas en la ejecución de tracks
  • Aumenta la planificación de los tracks futuras con visiones históricas
  • Permite una experiencia de aprendizaje continua para los tracks futuros

Contras

  • Puede requerir una revisión manual de los patrones y errores extraídos
  • Está limitado a analizar datos de tracks completados
  • Eficacia depende de la calidad de los datos de ejecución de tracks
  • Puede requerir actualizaciones de conocimiento base frecuentes para mantener los aprendizajes actuales

Reseñas

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Preguntas y respuestas

Can I use this alongside other Claude Code plugins?

Yes. SupaConductor uses the /orchestrator-supaconductor: namespace and doesn't conflict with any other plugins, built‑in commands, or MCP servers.

Asked by Jamal Carter · Apr 9, 2026

Is this overkill for small tasks?

For a quick one‑file fix — yes, just use Claude Code directly. Use SupaConductor when the work touches three or more files, you’d normally plan before coding, you want automated quality checks, or you want the work done right the first time. You can also use individual commands without the full loop.

Asked by Bilal Choudhury · Mar 22, 2026

Does this work with Cursor, Windsurf, or other AI tools?

No — SupaConductor is a Claude Code plugin that requires Claude Code's plugin system (agents, skills, slash commands, hooks). However, the conductor/ directory it creates is just Markdown files. Any AI tool can read them, so you can switch tools later and keep your specs, plans, and documentation.

Asked by Quyen Tran · Mar 8, 2026

How much of my context window does this use?

Skills use progressive disclosure — only ~100 tokens each for metadata. Full instructions load only when activated (typically under 5,000 tokens each). The 39 skills are not loaded all at once. Agents run as separate conversations with their own context windows, so they don't fill up your main conversation. Approximate usage: Orchestrator ~4,000 tokens (active during /go); Planner ~3,000 tokens (during planning); Evaluator ~2,500 tokens each (only when active); Board meeting ~5,000 tokens (on‑demand); Idle ~500 tokens (between steps).

Asked by Renata Silva · Feb 28, 2026

How much does this cost in API credits?

SupaConductor uses the same Claude API as normal Claude Code — it just structures the work more carefully. Because it runs multiple agents (planning, execution, evaluation), it uses roughly 3‑5× the API calls compared to doing everything manually in one conversation. SupaConductor optimizes costs automatically: it uses Opus (the most capable model) for planning and evaluation, and Sonnet (faster, cheaper) for execution tasks. Ways to reduce cost: use /orchestrator-supaconductor:implement if you write specs yourself, skip board meetings for small features (they're opt‑in), or use human‑in‑the‑loop mode to stay in control of scope.

Asked by Diego Fernández · Feb 24, 2026

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