用途：在完成任务后运行该技能，复盘信息检索过程，找出难以查找或缺失的信息，并提出改进技能/规则的候选方案，从而持续完善项目知识库。
适用时机：任务完成后的自我复盘；实现过程中感到不确定时；需要反复参考现有代码时。
复盘流程：
- 反思视角：从耗时调研项、需三次以上工具调用才能找到的信息、需参考多处现有代码才能理解的隐式模式、因缺少文档而只能猜测之处、决策困难项、存在多种实现方案的情况、需核对错误码或命名约定的场景、对选择是否正确缺乏把握的部分，以及现有技能/规则中缺失的信息等角度，回顾最近一次任务。
- 问题分级：高（超过10分钟/涉及多个文件）、中（5–10分钟/参考1–2个现有文件）、低（少于5分钟/易找到但值得记录）。
- 建议维护位置：.claude/skills/（特定任务中引用的知识，由命令调用）、.claude/rules/（应始终应用的规则，自动加载）、CLAUDE.md（项目级原则与架构）、更新现有文件（可通过扩展现有技能/规则处理）。
输出格式：以“Knowledge Gap Review Results”为标题，先列出识别到的问题表格（含项目、难度、建议位置、摘要），再逐条给出详情（当前问题、所需信息、建议行动），最后列出后续步骤：创建 GitHub issue（标签 ai-knowledge-gap）、创建或更新技能/规则文件。
用法：执行 /knowledge-gap，AI 会复盘最近任务并按上述格式输出问题与建议。
相关：现有技能位于 .claude/skills/，现有规则位于 .claude/rules/，项目原则见 CLAUDE.md，GitHub 标签为 ai-knowledge-gap。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式、支持平台或效果数据。