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Retrospective Agent (Grade A)Habilidade de dados-IA testada para segurança para Claude AI. Grau A. Executa após a conclusão de cada trilha para extrair aprendizados.

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Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado julho de 2026

Visão geral

O Agente Retrospectivo é uma habilidade de data-ai projetada para Claude AI. Ele roda após a conclusão de cada pista para extrair aprendizados, analisando o que funcionou, o que não deu, e quais padrões emergiram. A habilidade atualiza o arquivo conductor/knowledge/patterns.md com soluções novas e o arquivo errors.json com novos padrões de erros. Além disso, propõe atualizações de habilidades se forem identificadas melhorias no fluxo de trabalho. O Agente Retrospectivo gera um disparo automático após uma pista atingir o.status COMPLETE. O fluxo de trabalho do ferramenta envolve analisar dados de execução, extrair padrões de trabalho concluído, detectar padrões de erros, identificar melhorias de habilidades e atualizar a base de conhecimento. Ele revisa o plano da pista, o sumário da execução, as tarefas, os commits, o spec e os metadados. O agente de Revisão de Pistas atualiza a base de conhecimento adicionando novos padrões ao arquivo padrões.md e novos padrões de erros ao arquivo erros.json. O habilidade é ativada automaticamente pelo orchestrator após a conclusão de cada pista, oferecendo uma experiência de aprendizado contínuo para pistas futuras. O Agente Retrospectivo ajuda a refinar a habilidade por extrair soluções reutilizáveis, padrões de erro e aprimoramentos de habilidades, que podem ser usados para criar pistas futuras mais inteligentes.

Funcionalidades principais

  • Análise de execução de trilha
  • Extração e documentação de padrões
  • Identificação de padrões de erro e solução
  • Propostas de melhoria de habilidade
  • Atualizações da base de conhecimento

Preços

Modelo
Free
Categoria
Habilidades
Avaliação
Ainda sem avaliações

Casos de uso

Revisão Pós-Trilha

Execute o Retrospective Agent após concluir uma trilha para extrair aprendizados e atualizar a base de conhecimento.

Otimização de Fluxo de Trabalho

Use o Retrospective Agent para identificar áreas de melhoria de fluxo de trabalho e propor atualizações de habilidade.

Prós e contras

Prós

  • Extrai automaticamente aprendizados de trilhas concluídas
  • Atualiza a base de conhecimento com novos padrões e soluções de erro
  • Propõe melhorias de fluxo de trabalho com base em dados de execução de trilha
  • Melhora o planejamento de trilhas futuras com insights históricos

Contras

  • Pode exigir revisão manual de padrões e erros extraídos
  • Limitado a analisar dados de trilhas concluídas
  • Eficácia depende da qualidade dos dados de execução de trilha

Avaliações

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Perguntas e respostas

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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