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Get Started Free →한 주나 한 해를 가볍게 돌아보는 회고를 도와주는 스킬입니다. '이번 주 회고하고 싶어', 'KPT로 정리해줘', '연말 회고 템플릿', '한 줄 회고', '올해 돌아보기'처럼 말하면 됩니다. KPT·한 줄 회고·키워드 회고 등 부담 없는 템플릿으로, 반성·자책이 아니라 가볍게 돌아보고 다음을 정하는 회고를 설계합니다.
.claude/skills/modu-ai-retro-builder/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 32% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 32% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 95% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 21% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 28% | 0% |
회고를 "무겁게 반성하는 일"이 아니라 "5분 만에 가볍게 돌아보는 습관"으로 바꾼다. 한 주·한 달·한 해 단위로, 잘된 것과 아쉬운 것을 정리하고 다음 행동 한 가지를 정하는 데까지 이어준다. 거창한 양식보다 꾸준히 쓸 수 있는 최소 양식을 우선한다.
회고, 주간 회고, 연말 회고, KPT, 한 줄 회고, 키워드 회고, 돌아보기, 한 주 리뷰, 회고 템플릿, 1p 회고, 분기 회고
먼저 무엇을 위한 회고인지 가볍게 잡는다.
| 주기 | 적합한 상황 | 추천 양식 | |------|------------|----------| | 주간 | 매주 짧게 흐름 점검 | 한 줄 회고·KPT 간이형 | | 월간 | 한 달 단위 패턴 점검 | KPT·키워드 회고 | | 분기 | 목표 대비 중간 점검 | KPT + 목표 진척 | | 연간 | 한 해 마무리·다음 해 준비 | 키워드 회고·1p 연말 회고 |
→ 핵심은 "완벽한 기록"이 아니라 "꾸준한 기록". 5분 안에 끝나는 양식을 고른다.
상황에 맞는 3가지 양식 중 하나를 고른다.
Keep(잘돼서 계속할 것) · Problem(아쉬웠던 것) · Try(다음에 해볼 것) 3분할. 업무 회고에 가장 무난하다.선택한 양식에 답하기 쉬운 질문을 붙여 채운다.
→ 질문에 점수·등급을 매기지 않는다. 평가가 아니라 관찰이 목적이다.
회고가 기록으로만 끝나지 않게, 반드시 다음 행동 한 가지를 정한다.
goal-planner·habit-routine로 넘겨 실천으로 연결한다.goal-planner 연계notion-template-kit 연계예시 1: "이번 주 가볍게 회고하고 싶어" → 한 줄 회고 + 다음 주 바꿀 것 1개 양식 제시, 5분 안에 채울 수 있게 질문 동봉
예시 2: "팀 스프린트 끝났는데 KPT로 회고 정리해줘" → Keep/Problem/Try 3칸 + 칸별 유도 질문 → 다음 Try 1~2개 도출
예시 3: "올 한 해 돌아보고 싶은데 반성만 하긴 싫어" → 키워드 회고(올해의 단어 3~5개) + 각 키워드 사연 + 내년으로 넘길 것 1개
moai-product를 사용한다.moai-comms로 보낸다.회고 일반 프레임워크(KPT·한 줄 회고·키워드 회고) + 사용자 vault 노트 참고. 표현·예시는 2026년 한국 기준 자체 구성.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 16,845 | 13,801 | -18% | 1 | 1 | 0% | 2,517 | 3,492 | +39% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 14,217 | 10,475 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,264 | 2,983 | +32% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 19,204 | 18,821 | -2% | 1 | 1 | 0% | 2,712 | 4,022 | +48% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 14,549 | 10,648 | -27% | 1 | 1 | 0% | 2,260 | 3,106 | +37% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 11,281 | 12,816 | +14% | 1 | 1 | 0% | 1,902 | 3,399 | +79% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 17,656 | 14,007 | -21% | 1 | 1 | 0% | 2,799 | 3,700 | +32% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 12,639 | 13,873 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,874 | 3,654 | +95% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 16,892 | 11,232 | -34% | 1 | 1 | 0% | 2,482 | 3,011 | +21% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 14,403 | 12,202 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,216 | 3,362 | +52% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 15,810 | 11,688 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,264 | 3,124 | +38% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 12,586 | 11,921 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,028 | 3,281 | +62% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 17,775 | 12,686 | -29% | 1 | 1 | 0% | 2,549 | 3,265 | +28% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→fail | 19,085 | 14,897 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,861 | 3,623 | +27% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 15,418 | 14,948 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,206 | 3,484 | +58% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 17,849 | 14,994 | -16% | 1 | 1 | 0% | 2,846 | 3,737 | +31% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 12,162 | 12,844 | +6% | 1 | 1 | 0% | 1,893 | 3,451 | +82% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 19,185 | 13,506 | -30% | 1 | 1 | 0% | 2,875 | 3,284 | +14% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 18,657 | 19,881 | +7% | 1 | 1 | 0% | 2,831 | 4,321 | +53% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 16,468 | 14,627 | -11% | 1 | 1 | 0% | 2,384 | 3,594 | +51% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 9,234 | 10,212 | +11% | 1 | 1 | 0% | 1,440 | 2,897 | +101% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 19,893 | 15,722 | -21% | 1 | 1 | 0% | 3,078 | 3,756 | +22% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 14,787 | 14,387 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,369 | 3,688 | +56% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +36 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.