用途：对一个已完成的 epic 做证据驱动的回顾。它读取 epic 遗留的记录（规范、story 文件、完整 diff、逐 story 提交、sprint 状态、会话日志），发现单条 story 无法暴露的缺陷，并按 epic 自身设定的标准进行评判。每个发现都必须带来源引用（文件、行、提交或日志）；无法指认来源的说法不作为发现。
主要能力：按阶段执行——Phase 1 收集并记录缺失证据；Phase 2 从聚合视图（架构偏差、重复、god class、模式分歧、规范与实现对照）、diff 范围评审（调用 bmad-review 的代码视角，覆盖 story 之间的边界）和行为检查三个角度产出发现并去重；Phase 3 团队讨论为可选，默认跳过；Phase 4 汇总待修复项与流程教训为可执行行动项，并给出验收结论（accepted、accepted-with-open-items 或 rejected）；Phase 5 定稿文档并更新 sprint 状态。
使用方式：默认交互模式；-H/--headless 跳过确认，将假设记入 Assumptions 段。自动化场景用 -H <epic>，并搭配 detect-epic --epic <N>。启动时依次解析 workflow 块、执行 prepend 步骤、加载持久事实、解析配置。输入支持两种形态：sprint 模式读 sprint-status.yaml，stories 模式读含 SPEC.md、stories.yaml 和 stories/<id>-*.md 的规范文件夹。中途可恢复：回顾文档即工作产物，已存在则与当前证据对账后从首个未完成阶段继续。
限制：未完成 story 会强制机器结论为 rejected；有来源缺失时须记录收窄范围；不应用任何修复或规范改动，只提出由人决定；无可读 sprint 状态时完整性检查不运行，需用户接受后才继续；未提供定价、平台与效果等信息。