用途：在项目、调查或事件收尾时生成 LESSONS.md，沉淀机构知识，尤其是失败经验。写作视角类似记者报道自己的项目，要求具体、诚实、点名真实错误。
主要能力：提供复盘框架与模板。核心立场是“有责备意识但刻意抵消责备偏差”，明确对抗基本归因错误、确认偏差、后见之明偏差和负面偏差；声音规则不是“不责备”，而是“点名允许该人类行为的系统，而不只是行为本身”。放弃单一根因框架，改用“如何”叙事，围绕线索、解读、目标、行动四个提示收集贡献因素。
使用方式：预先定义触发条件，而非事后决定，例如直播事件失败、编辑流程失败、影响订阅者的工具故障、利益相关者请求。时机上目标一周内完成：直播事件当日复盘、48 小时内成文；工具或 CMS 事件一周内；调查或发布上线在项目结束后一个月内；持续性计划每年一次。事件型复盘使用 AAR 结构（本应发生什么、实际发生什么、差异对错、下次如何达标），配合 event.md 模板。模板目录含 research-project.md（调查、数据新闻，含来源决策复盘）、event.md、publication.md、editorial-tool.md。模板结构包括项目信息、摘要、有效之处、无效之处（区分系统层与人的层并量化成本）、真正的问题、行动项（须有负责人、截止日期、追踪链接、优先级）、可复用产物、下次的问题。
适用场景：新闻编辑室的调查、数据新闻、会议与工作坊、选举夜直播、简报与播客、新闻室软件与 AI 工具等项目的收尾复盘。
限制：资料未提供该技能的具体安装命令、运行环境、收费方式与平台支持信息，暂未提供。避免模糊措辞、所有行动项同优先级、无追踪链接、只针对人的行为而非系统重设计等失败模式。