How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/ai-assistant:coordinator-optimizationThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
基于历史执行数据,分析调度效率,优化角色分配策略和时间预估。
基于历史执行数据,分析调度效率,优化角色分配策略和时间预估。
定位:管家的"学习"环节
每次任务完成后分析:
每个里程碑完成后分析:
长期积累后分析:
预计时间 vs 实际时间:
- [ ] 预估准确(误差 < 20%)
- [ ] 预估过长(实际快很多)
- [ ] 预估过短(实际慢很多)
分析原因:
- 为什么预估不准?
- 哪个环节出了问题?
角色使用效率:
- [ ] 需求分析师:使用 N 次,平均耗时 X
- [ ] 计划制定者:使用 N 次,平均耗时 Y
- ...
角色组合效果:
- 组合 A + B:效率高/低
- 组合 X + Y:效率高/低
常见问题类型:
- [ ] 需求不清晰 → 需要更早触发 brainstorming
- [ ] 计划遗漏步骤 → 需要更详细的计划
- [ ] 验证不充分 → 需要增加验证环节
反复出现的问题:
- 问题 1:出现 N 次
- 问题 2:出现 M 次
# 调度优化报告
> 生成时间:YYYY-MM-DD
## 分析摘要
**分析范围**:过去 X 次任务
### 时间预估
- 准确率:XX%
- 平均误差:X%
- 主要偏差原因:...
### 角色使用
- 最常用角色:需求分析师(N次)
- 最高效组合:...
- 需要调整:...
### 问题模式
- 反复问题 1:出现 N 次
- 反复问题 2:出现 M 次
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## 优化建议
### 建议 1:[描述]
**原因**:[为什么]
**预期效果**:[会怎样]
**实施方式**:[怎么做]
### 建议 2:...
docs/plans/coordinator-optimization.md
每次任务/阶段完成后:
1. 记录执行数据
2. 不立即生成优化建议
3. 积累 5+ 次后生成分析
4. 应用优化建议
根据分析结果:
1. 调整任务类型判断逻辑
2. 优化角色选择策略
3. 改进时间预估模型
4. 建议新增角色/技能
npx claudepluginhub walker-hzx/ai-assistantAnalyzes secretary plugin SQLite DB for productivity: prioritizes commitments via urgency scoring and Eisenhower Matrix, reports session metrics and completion rates.
Brainstorms user workflows for agent system design using role templates (developer, PM, content creator, data analyst) and step-by-step task exploration. Activates on 'explore workflows' or similar.
Orchestrates a pre-task multi-agent briefing that classifies task complexity, runs parallel analysis, estimates time, maps risks, and produces an execution plan with contingencies. Use before tackling complex or critical work to reduce rework.