lab-retro

Claude Code Lab — 最終振り返り

このスキルでは、Claude Code Lab の修了者が、学んだことを定着させ、最良の成果を記録し、次のステップを計画し、主催者向けの構造化されたフィードバックをまとめるための、順番に進める4つの演習を行います。

実行方法

デフォルトの進め方：4つのパートを順番にすべて実行します。ユーザーは /lab-retro 2 を使って特定のパートに移動することもできます（または「パート3」と伝えるだけでも構いません）。

パートの間には、直前に行った内容を簡潔にまとめ、「パートNに進む準備はできていますか？」と尋ねて、ユーザーがペースを決められるようにします。

すべての成果物は、現在の作業ディレクトリにある単一のフォルダー lab-retro-output/ に保存します。

• 01-progress.md
• 02-best-prompt.md
• 03-month-plan.md
• 04-feedback.json + 04-feedback-report.md

フォルダーが存在しない場合は作成します。

---

パート1 — 進捗の振り返り

目標： 参加者が具体的なビフォー・アフターを確認できるようにします。

AskUserQuestion を使用します。

1. 「ラボに参加する前は何ができましたか？」 (multiSelect)

   • ブラウザーで ChatGPT/Claude を使っていた
   • CLI ツールを使っていた
   • コードを書いていた
   • タスクを自動化していた
   • API を使っていた

2. 「参加後は何ができるようになりましたか？」 (multiSelect)

   • Claude Code を毎日使っている
   • MCP サーバーを設定した
   • 独自の Skill を作成した
   • 実際のタスクを自動化した
   • Web に何かをデプロイした
   • サブエージェントを使っている
   • CLAUDE.md を意識して作成・閲覧している

3. 「Claude Code によって、週に何時間節約できていますか？」 (singleSelect)

   • <2
   • 2–5
   • 5–10
   • 10+

その後、スキルレベル（0–5）を含むビフォー・アフターの比較表を Markdown 形式で出力し、lab-retro-output/01-progress.md に保存します。

---

パート2 — 最良のプロンプト

目標： 参加者が誇りに思うプロンプトを1つ、再利用可能な Skill にします。

参加者に尋ねます：「ラボで使った、最も役に立ったプロンプトをコピーするか、説明してください。」

次に AskUserQuestion を使用します。

1. 「そのプロンプトはどのようなタスクに使いましたか？」 (singleSelect)

   • 日常業務の自動化
   • コンテンツ／ドキュメントの作成
   • データ分析／調査
   • プロトタイピング／開発
   • 個人のワークフロー／PKM

2. 「何が効果的でしたか？」 (multiSelect)

   • CLAUDE.md に適切なコンテキストがあった
   • 成功基準が明確だった
   • 手順に分割されていた
   • Skills/MCP を使っていた
   • プロンプトに例が含まれていた
   • 制約と避けるべき基準があった

プロンプトを適切な Skill（フロントマター＋本文）に整形し、起動条件となる description の行を提案して、lab-retro-output/02-best-prompt.md に保存します。保存先として ~/.claude/skills/<name>/SKILL.md を提案します。

---

パート3 — 1か月の計画

目標： コホート終了後も勢いが続くよう、具体的な4週間の計画を立てます。

AskUserQuestion：

1. 「今月の主な仕事上のタスクは何ですか？」 (singleSelect)

   • クライアント／雇用主向けのプロジェクト
   • 自分の製品／スタートアップ
   • 現在のプロセスの自動化
   • 学習とスキル向上

2. 「週にどれくらいの時間を割けますか？」 (singleSelect)

   • 15～30分
   • 1～2時間
   • 3～5時間
   • 毎日

3. 「自分の燃え尽きリスクをどのように評価しますか？」 (singleSelect)

   • 低い — 無理のないペースを保てています
   • 中程度 — ときどき夢中になりすぎます
   • 高い — すでに危険信号に心当たりがあります

リスクが高い場合は、必須の休息日を計画に入れ、AI ハイジーンのスライドをもう一度読むよう勧めます。

次の内容を含めて lab-retro-output/03-month-plan.md を生成します。

• 週ごとの目標を4つ
• 週ごとの具体的なプロンプトを1～3個
• 週ごとの成功基準
• 中断条件（一時停止すべきタイミング）

---

パート 4 — 主催者へのフィードバック

目標： ラボの主催者に届ける、構造化されたフィードバックです。

AskUserQuestion：

1. 「ラボ全体を評価してください（NPS）」（単一選択：0～10）
2. 「最も価値のあったミーティングは？」（単一選択：M01 / M03 / M05 / M07 / M09 / M11）
3. 「6週間を通して最も価値のあったテーマは？」（複数選択）
   • Claude Code の基礎
   • プロンプティングとコンテキスト
   • アーキテクチャとサブエージェント
   • MCP / Skills / Hooks
   • Agent SDK とデプロイ
   • Evals と品質
   • AI 衛生
4. 「改善してほしい点は？」（自由記述）
5. 「直面した最大の障害は何ですか？」（自由記述）
6. 「フィードバックを公開してもよいですか？」（単一選択：はい / はい（匿名） / いいえ）

次の2つのファイルを保存します：

• lab-retro-output/04-feedback.json — 主催者向けの構造化データ
• lab-retro-output/04-feedback-report.md — 参加者向けの読みやすい概要

その後、パブリックプロキシに送信します（シークレットは不要です）：

curl -sS -X POST https://lab-feedback-proxy.vercel.app/api/feedback \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "$(jq -nc --arg name "<participant name>" --slurpfile notes lab-retro-output/04-feedback.json '{name:$name, notes:($notes[0]|tostring)}')"

プロキシはサーバー側のトークンを使って Baserow のテーブル 746002 に転送します。レスポンスは {"ok":true,"row_id":<N>} です。行 ID を参加者に伝えてください。

リクエストに失敗した場合は、ローカルファイルのみに保存し、参加者に「送信に失敗しました。フィードバックはローカルの lab-retro-output/04-feedback.json に保存されています。手動で主催者に送信してください。」と伝えてください。

---

終了

4つのパートすべてが終わったら、次を表示します：

1. 4つのファイルの保存場所
2. 次の1文：「あなたのフレームワークは LOOP です。計画はファイル 03 にあります。次のステップは、月曜日の朝にそのファイルを開くことです。」
3. lab-retro-output/ フォルダーを個人のリポジトリまたは保管庫にコミットすることを提案します。

制約

• 構造化された質問には必ず AskUserQuestion を使用してください。通常のテキストで質問してはいけません
• パートを黙って省略しないでください。ユーザーが参加を見送る場合は、該当ファイルに1行のスタブを書き込んでください
• デフォルトではロシア語を使用してください（対象読者はロシア語話者です）。ユーザーが英語で返信した場合は、英語に切り替えてください
• フィードバックレポートで過度に持ち上げないでください。率直な傾向を示してください