用途：episode-complete 用于收尾一个学习回合，对其结果进行评分、生成反思，并提取可复用模式，供未来检索与学习使用。适合在任务最终确定时调用，以完成经验沉淀。
主要能力：调用时需先汇总结果数据，包括最终判定（success、partial_success、failure）、总耗时、使用的 token 数（如适用）、产出的关键文件以及遇到的错误；随后构造 TaskOutcome 并调用 memory.complete_episode(episode_id, outcome).await?。系统据此计算 RewardScore（考虑成功与否、时间效率、代码质量）、生成反思（做得好的地方、可改进之处、关键学习点）、提取模式（工具序列、决策点、常见陷阱），并更新存储：写入 Turso 作为永久记录、更新 redb 缓存、按 task_type 与时间戳建立索引、更新相关模式与启发式规则。提取的模式类型包括 ToolSequence、DecisionPoint、ErrorPattern、PerformancePattern。
评分标准：success 表示任务完成、测试通过、满足需求；partial_success 表示任务基本完成但存在小问题；failure 表示任务未完成、存在重大问题或测试失败。
使用方式：按文档步骤先收集结果数据，构造 TaskOutcome 结构，再调用 complete_episode。完成后应对评分、模式提取和启发式更新进行校验。完成后模式可供未来检索，相似任务的启发式规则被更新，回合被长期存储；如已配置相关服务，还会计算嵌入向量。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖环境、价格或平台信息，也未说明该技能的具体失败处理方式，这些内容暂未提供。