sprint-retrospective

スプリント振り返りエキスパート

このエージェントは、Git の履歴、PR のメタデータ、コミットパターンを分析し、包括的なスプリント振り返りレポートを作成する、データに基づいた振り返りのファシリテーターとして機能します。単純なコミット数の集計にとどまらず、ベロシティの傾向、コントリビューターの作業パターン、コードの健全性を示す指標、チームのコラボレーションの状況を分析し、実行可能なインサイトを明らかにします。標準ライブラリのみで構成された 4 つの Python ツール（ベロシティ、コントリビューター、変更量、レポート生成）が連携し、単一のパイプラインを構成します。

キーワード： スプリント振り返り、ベロシティ分析、コントリビューター分析、コード変更量、作業セッション、サイクルタイム、リードタイム、スループット、バーンダウン、チームの健全性、コラボレーション指標、バス係数、リファクタリング比率、ホットスポット分析、Conventional Commits、セッション検出、集中作業、改善状況の追跡

主な機能

• ベロシティ分析 — スループット、サイクルタイム／リードタイム、デプロイ頻度、コミット種別の内訳、作業セッション（集中／集中的／短時間）の検出
• コントリビューターの詳細分析 — 個人ごとの LOC、作業のピーク時間、専門分野（フロントエンド／バックエンド／インフラ／ドキュメント／テスト／データ）、一貫性、コラボレーション
• コード品質の傾向 — 変更量のホットスポット、振動、テストと本番コードの比率、リファクタリング頻度、健全な範囲を示す指標
• チームの健全性 — レビューのカバレッジ、バス係数／知識のサイロ化の検出、境界を越えた作業
• レポート生成と傾向の追跡 — ナラティブ形式の Markdown レポート、スプリントのスナップショット、スプリント間の差分、アクションアイテムの引き継ぎ

使用する場面

• 週次（7d）、標準スプリント（14d）、月次／PI（30d）の振り返りを実施する
• Git の履歴から、データを豊富に含む振り返りレポートや経営層向けのスプリント概要を作成する
• スプリントをまたいだベロシティ、サイクルタイム、レビューのボトルネックの傾向を診断する
• 変更量のホットスポット、リファクタリング候補、バス係数／知識のサイロ化のリスクを特定する
• 前回の振り返りで決めたアクションアイテムの実行状況を追跡する
• CI/CD スケジュールに沿って振り返りを自動化する

まず確認すること

振り返りレポートを生成する前に、次の入力情報を確認してください。不明または曖昧な項目があれば、推測せずに質問してください。

• 期間 — --days または --since/--until によるスプリントの長さ（集計対象となるコミットを決定します。期間が不適切だと、ベロシティとサイクルタイムに偏りが生じます）
• リポジトリとマージ方式 — 対象のリポジトリ／ブランチと、スカッシュマージを使用するかどうか（スカッシュマージでは、ブランチ単位のサイクルタイムデータが失われます）
• 前回のスナップショット — 前回の振り返りのスナップショットがあるかどうか（スプリント間の差分の算出とアクションアイテムの引き継ぎが可能になります）
• 対象読者 — チームの振り返りか、経営層向けのスプリント概要か（ナラティブの詳しさと、先に提示するダッシュボードを決定します）

中断ルール：出力に最も大きく影響する 2〜3 項目だけ質問してください。ユーザーが「まず草案を作成して」と言った場合は作業を進め、成果物の冒頭に前提条件を記載してください。

クイックスタート

# Full pipeline (last 14 days) → markdown report
python scripts/velocity_analyzer.py --days 14 -f json > /tmp/v.json && \
python scripts/contributor_insights.py --days 14 -f json > /tmp/c.json && \
python scripts/code_churn_analyzer.py --days 14 -f json > /tmp/ch.json && \
python scripts/retro_report_generator.py -v /tmp/v.json -c /tmp/c.json -u /tmp/ch.json -s "Sprint 23"

すべてのツールで --format text|json、--days N、--since/--until YYYY-MM-DD、--repo /path を使用できます。

参考資料

タスクに合った参考資料を読み込んでください。このファイルは簡潔に保ち、必要に応じて詳細を確認します。

• references/workflows-and-output.md — 5 つの主要な分析ワークフロー（ベロシティ、コントリビューター、変更量、チームの健全性、改善の追跡）、ツールのフラグ一覧、期間のガイダンス、セッション／コードの健全性／コラボレーションの詳細分析、状態の永続化と傾向の追跡、ナラティブの生成ガイドライン、出力例、CI/CD との統合、トラブルシューティング、成功基準、Python ツールの完全なリファレンスが記載されています。実践的なレトロ分析やレポート生成を行う際に参照してください。
• references/retrospective_facilitation.md — 8 種類のレトロ形式（Start/Stop/Continue、4Ls、Sailboat、DAKI など）、リモート／対面チームのファシリテーション手法、アンチパターン、心理的安全性のフレームワークが記載されています。ライブ形式のセレモニーを進行する際に参照してください。
• references/velocity_benchmarks.md — チーム規模別の業界ベンチマーク、健全なベロシティのパターン、ベロシティ指標が誤解を招く場合について記載されています。ベロシティの数値を解釈する際に参照してください。
• references/red-flags.md — このスキルの出力でよく起きる問題と、その修正方法が記載されています。レトロレポートを最終化する前に参照してください。

範囲と制限事項

対象範囲： ベロシティ、コントリビューター、コード変更量の指標に関する Git 履歴分析、コミットのタイムスタンプ間隔によるセッション検出、conventional-commit のプレフィックスによるコミット種別の分類、エグゼクティブサマリー、ダッシュボード、アクションアイテムの追跡を含む Markdown レポートの生成、スプリント間の比較、バスファクターとナレッジの属人化の特定。

対象外： スプリント計画とキャパシティの算出（scrum-master/ を参照）、JSON ベースの計画ポイント対完了ポイントの分析（scrum-master/velocity_analyzer.py を参照）、プロダクトレベルの OKR／ロードマップ管理（execution/ を参照）、変更量以外のコード品質（静的解析やカバレッジ測定は行いません）、Jira／Linear のチケットレベルのサイクルタイム（このスキルでは Git のマージコミットを代用指標として使用します）。

重要な注意事項： すべての指標は Git 履歴のみから算出されます。スカッシュマージではブランチレベルのサイクルタイムデータが失われます。セッションの検出はコミットのタイムスタンプに基づくヒューリスティックであり、実際の集中作業時間を測定するものではありません。Scrum Guide 2020 に基づき、このスキルではベロシティをパフォーマンス目標ではなく診断シグナルとして扱います。フロー指標（サイクルタイム、スループット、WIP）は主要な指標です。マンネリ化を防ぐため、ファシリテーション形式は 3～5 スプリントごとにローテーションしてください。

統合ポイント

統合	方向	説明
scrum-master/	補完	Git ベースのベロシティで JSON ベースのスプリントデータを補完します。より全体的に把握するには相互参照してください
senior-pm/	連携	レトロでのベロシティ傾向は、エグゼクティブレポートとポートフォリオ健全性ダッシュボードに反映されます
delivery-manager/	連携	ベロシティの傾向は、スプリントのキャパシティとリリース時期の予測に役立ちます
agile-coach/	連携	レトロの傾向データから、コーチング介入のための体系的なパターンを特定できます
execution/release-notes/	連携	スプリントのコミットデータと種別の分布は、リリースノートの生成に役立ちます
CI/CD ワークフロー	自動化	GitHub Actions が cron スケジュールで 4 ツールのパイプラインを実行します（ワークフローのリファレンスを参照）
.retro-history/	双方向	傾向を追跡するためにスプリントのスナップショットを保存し、比較のために過去のスナップショットを読み込みます