用途：对用户的 Plannotator 计划存档做多阶段研究分析，从被否决的计划中提取模式，归纳为可执行洞察，并生成一份 HTML 仪表盘报告。
数据源选择：优先使用 Plannotator 模式，数据目录为 $PLANNOTATOR_DATA_DIR（未设置时用 ~/.plannotator），检查其 plans/ 子目录中的 *-denied.md 文件；若不存在或没有被拒计划，则回退到 Claude Code 模式，检查 ~/.claude/projects/ 并读取 references/claude-code-fallback.md，使用内置脚本 scripts/extract_exit_plan_mode_outcomes.py 从 JSONL 记录提取否决理由；两者都没有时向用户询问目录，不得猜测。
主要阶段：Phase 0 定位计划并检测历史报告（文件名形如 compound-planning-report.html 及带版本号的后缀），若有历史报告则让用户选择增量或全量分析，增量以报告修改日期为截止点；Phase 1 清点文件，统计 -approved.md、-denied.md 数量、日期范围、修订率，并按行数统计已批准计划的平均规模，忽略 *.annotations.md 文件；Phase 2 使用 Haiku 模型并行提取每个被拒文件的主题、否决理由、反馈类型、具体修改要求、反复出现的措辞和批注，结果写入 /tmp/compound-planning/extraction-{batch-name}.md；Phase 3 使用 Sonnet 模型归约，产出拒绝原因分类法、高频反馈模式、反复措辞、审阅者价值取向、代理常见错误、结构性要求、时间演变，以及可执行的提示词指令并估算其覆盖率；Phase 4 依据 assets/report-template.html 的设计语言（仅视觉风格，不使用其示例数据）生成自包含 HTML 报告，递增版本命名保存到用户计划目录。
限制：必须读取每个范围内文件，不得跳过；增量模式只处理截止日期之后的文件；少于 3 个新增被拒文件时应提醒用户增量分析可能样本不足；具体目录、模板与脚本路径以实际环境为准，资料未提供完整代码示例。