用 Coding Agent 复盘 PR 评论，沉淀团队编码规范

是什么：Matt Pocock 分享的一条“每日提示词”，核心指令是以 /retro 命令触发 Coding Agent，扫描团队尽可能多的 GitHub PR review 评论，归纳出对 CODING_STANDARDS.md 的更新建议，并在必要时拆分为多个文件。

核心设计：它构建了一个反馈闭环——代码评审中零散、一次性的意见，被系统化沉淀为长期生效的规范文档。Agent 扮演“知识萃取者”角色：读取历史评审 → 归纳共性规则 → 输出文档修订建议，实现“让 PR 评论指导未来的代码”。

关键洞察：工程团队的知识往往埋在评审评论里，新人看不到，时间久了作者自己也会遗忘。这条提示词把 LLM 擅长的长文本归纳能力，用在组织内部知识资产化上；“拆分为多个文件”则体现了 docs-as-code 的维护思路，避免单一规范文件无限膨胀。

边界与风险：效果依赖 Agent 能访问足够的私有仓库数据，涉及权限与隐私；Agent 可能过拟合个别争议性评论，把个人偏好写成团队规范；产出仍是“建议”，需人工审核后再合并，否则规范体系可能失真或冗余。