用途：对 Claude Code 会话做教练式复盘，支持三种模式——当前实时会话、最近一次已完成会话、按会话 ID 指定。默认英文，若用户用俄语交流则切换为俄语，整篇复盘保持同一语言。
会话位置：转录文件在 ~/.claude/projects/<cwd-slug>/<session-id>.jsonl，每行是一个事件（type: user | assistant | tool_use | tool_result），cwd-slug 是工作目录把 / 替换为 -。
定位方式：当前会话可用 slug=$(pwd | sed 's|/|-|g') 后取 ls -t ~/.claude/projects/${slug}/.jsonl 的最新文件；最近一次已完成会话取同目录第二新的文件；按 ID 则用 find ~/.claude/projects -name "abc123.jsonl"。分析当前会话时需过滤掉触发本技能的那条消息。
读取策略：JSONL 较大，先读前 50 行获取开头上下文，再读最后 200 行看结尾与结论；超过 1000 行时在中间随机取 2-3 段各 50 行。只提取 user 与 assistant 的 message.content，工具调用仅在智能体反复卡住时才关注。
评估维度：1) 用户提示词质量（是否有上下文、目标是否清晰、要方案还是要调研）；2) 与智能体互动（是否跑偏、是否该停下重规划、是否用了合适的 skills/subagents/plan mode）；3) 遗漏机会（该用未用的技能工具、可并行的任务、该存入 memory 的内容）；4) 做得好的地方，至少一条。
输出：保存到 <vault>/reviews/YYYY-MM-DD-<session-short-id>.md，含 frontmatter（session_id、date、duration_turns、topic）及“会话主题、做得好、提示词质量、与智能体互动、遗漏机会、下次改进一件事”等小节。
规则与限制：不得编造引用，引用必须是 JSONL 中的真实行；语气像同事而非说教；可关联 <vault>/goals.md 与 tools-learned.md；vault 未配置时建议先运行 lab-context，但仍给出复盘并保存到项目子目录的临时文件；绝不直接写入 $HOME，只写入 ~/claude-lab-vault/ 等子目录。