フェーズ8: 振り返り

目的

リリース完了後にプロセスを振り返り、学習したパターンを抽出して次回の開発に活かす。メモリの更新、スキルの改善、技術的負債の棚卸しを通じて、継続的な改善サイクルを回す。

Before / After

Before: 従来のやり方

• リリースしたら即座に次のタスクへ
• 学習したパターンがセッションと共に消失
• 同じミスを繰り返す
• プロジェクトの知識が属人化

After: ツール活用後

• セッションから再利用可能なパターンを自動抽出
• プロジェクトメモリが更新され、次回のセッションで活用
• 技術的負債が記録され、計画的に返済
• スキルが進化し、チーム間で共有可能

レベル別アプローチ

Beginner

Claude Code のメモリ機能で基本的な振り返り。

# クイックメモリに記録
Claude Code > # このプロジェクトでは Supabase RLS の書き方に注意
# → CLAUDE.md に追記される

# セッションの要約
Claude Code > このセッションで学んだことをまとめて

# /memory でメモリファイルを編集
Claude Code > /memory
# → エディタで CLAUDE.md を開く

手順:

1. # プレフィックスでクイックメモリに重要な知見を記録
2. セッション終了前に学習内容をまとめる
3. /memory で CLAUDE.md を編集し、プロジェクトの知識を更新
4. 改善点を次回のセッションで活かすためのメモを残す

Intermediate

OMC の learner / notepad / project-memory と ECC の continuous-learning を活用。

# OMC: learner（パターン抽出）
/oh-my-claudecode:learner
# セッションから再利用可能なスキルパターンを抽出
# 厳格な品質ゲートを通過したパターンのみ保存
# 関連する場面で自動注入

# OMC: notepad（3セクション構造）
# priority: 常にロード（500字以内）
# working: タイムスタンプ付き（7日で自動プルーン）
# manual: 永続（自動プルーンなし）
/oh-my-claudecode:hud
# → notepad_read で振り返り内容を確認

# OMC: project-memory（永続プロジェクト知識）
# techStack, build, conventions, structure, notes, directives
# セッションをまたいで永続化

# ECC: continuous-learning（パターンの自動抽出）
/learn
# セッション中にパターンを抽出して保存

# ECC: continuous-learning-v2（本能ベース学習）
# 信頼度スコア付き、インポート/エクスポート、進化
/instinct-status
/evolve

手順:

1. OMC learner でセッションからスキルパターンを抽出
2. OMC notepad の manual セクションに重要な知見を永続記録
3. OMC project-memory の conventions と notes を更新
4. ECC continuous-learning でパターンを自動抽出
5. 改善点を OMC notepad の priority セクションに記録（次回セッション開始時にロード）

Advanced

ECC の instinct ベース学習と OMC のセッション間記憶で、継続的な改善サイクルを構築。

# ECC: instinct ベース学習
/instinct-status
# 信頼度スコア付きで学習済みパターンを確認

/evolve
# 関連する instinct をクラスタリングしてスキルに進化

/instinct-export
# チームメンバーと instinct を共有

/instinct-import
# 他の人の instinct をインポート

/prune
# 30日 TTL の期限切れ instinct を削除

# OMC: project memory の包括的更新
# project_memory_write で包括的なプロジェクト知識を更新
# techStack, build, conventions, structure, notes, directives

# ECC: skill-stocktake
/skill-stocktake
# スキルとコマンドの品質監査

# ECC: harness-audit
/harness-audit
# ハーネスの信頼性、評価準備性、リスク態勢の監査

# OMC: session recovery
# セッション状態の永続化とリカバリ
# 次回のセッションで前回のコンテキストを引き継ぎ

手順:

1. ECC instinct-status で学習済みパターンの信頼度を確認
2. ECC evolve で関連パターンをクラスタリングしてスキルに進化
3. OMC project-memory の全セクションを更新
4. ECC skill-stocktake でスキル品質を監査
5. ECC harness-audit でハーネス全体の健全性を評価
6. チームと instinct を共有（ECC instinct-export/import）

利用可能なコマンド・スキル

Claude Code 単体 {data-tool="claude-code"}

コマンド / 機能	説明
# プレフィックス	クイックメモリに記録
/memory	CLAUDE.md をエディタで開く
auto-memory	Claude が自律的に蓄積するメモリ（.claude/auto-memory/）
rules/	パススコープルールの更新

OMC {data-tool="omc"}

スキル / 機能	説明
/learner	セッションからスキルパターンを抽出（品質ゲート付き）
notepad	3セクション構造のノート（priority / working / manual）
project-memory	永続プロジェクト知識（6セクション構造）
/skill	カスタムスキルの管理（list / add / remove / edit / search）
/hud	リアルタイム HUD ステータスライン
/omc-doctor	OMC の診断・セットアップ整合性チェック
/project-session-manager	プロジェクトセッションの状態永続化とリカバリ
/writer-memory	永続メモリの管理

ECC {data-tool="ecc"}

スキル / コマンド	説明
/learn	セッション中のパターン抽出
/learn-eval	パターンの抽出・評価・保存
/instinct-status	学習済み instinct の信頼度確認
/instinct-export	instinct のチーム共有
/instinct-import	他者の instinct のインポート
/evolve	関連 instinct のクラスタリング → スキル進化
/prune	期限切れ instinct の削除（30日 TTL）
/promote	プロジェクト instinct のグローバル昇格
/skill-stocktake	スキルとコマンドの品質監査
/harness-audit	ハーネスの健全性監査
/sessions	セッション履歴の管理
continuous-learning スキル	セッションからのパターン自動抽出
continuous-learning-v2 スキル	instinct ベース学習（信頼度・進化）

Superpowers {data-tool="superpowers"}

スキル	説明
writing-skills	新しいスキルの作成とテスト（TDD for documentation）

ベストプラクティス

1. セッション終了前に必ず振り返り -- 学習内容をメモリに保存せずにセッションを終了すると、次回はゼロスタート。OMC notepad や ECC instinct に記録する
2. パターンは品質ゲートを通す -- OMC learner は厳格な品質ゲートでパターンを評価する。低品質なパターンはかえってノイズになる
3. instinct をチームで共有 -- ECC instinct-export/import で、個人の学習をチーム全体に展開する。組織のナレッジが蓄積される
4. project-memory を定期的に更新 -- プロジェクトの技術スタック、ビルド手順、規約が古くなると、AIの提案の精度が下がる
5. 技術的負債を記録 -- 振り返りで見つかった負債を OMC project-memory の notes に記録し、計画的に返済する
6. スキルの品質を監査 -- ECC skill-stocktake と harness-audit で、スキルとハーネスの健全性を定期的に評価する

よくある罠

振り返りをスキップ

「次のタスクが待っている」からと振り返りを省略すると、同じミスを繰り返す。セッションの最後に5分でも振り返りの時間を確保する。

メモリの更新忘れ

CLAUDE.md や project-memory の更新を忘れると、次回のセッションで古い情報に基づいて AI が提案する。セッション終了前に必ず更新する。

低品質なパターンの保存

「なんとなく上手くいった」レベルのパターンを保存すると、ノイズになる。OMC learner の品質ゲートを通過したパターンのみ保存する。

instinct の棚卸し不足

学習した instinct を放置すると、古くなったパターンが残り続ける。ECC prune（30日 TTL）と evolve で定期的に整理する。

チーム内での知識共有不足

個人が学習したパターンをチームに共有しないと、組織としての学習が進まない。ECC instinct-export/import と OMC learner スキルで共有する。