wachi-compound

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Original

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Translation

Chinese

/wachi-compound — que el trabajo componga

/wachi-compound — 让工作产生复利

Cada unidad de trabajo debería hacer más fácil la siguiente, no más difícil. Capturás el aprendizaje mientras el contexto está fresco, con criterio de aplicación explícito (cuándo usar esto — y cuándo NO), y lo enrutás al lugar donde el equipo lo va a reencontrar.

Fuente robada (skill propia, el original NO se invoca): EveryInc/compound-engineering-plugin
ce-compound
+
ce-compound-refresh
@ v3.17.0 (formato de learning-doc, los 5 outcomes de poda). Estructura de retro: garrytan/gstack
retro
@ v1.58.0.0. Re-sync: revisar upstream cada ~2 meses. Frontera de datos:
_shared/frontera-datos.md
· Aterrizaje:
skills/wachi-producto/references/aterrizaje-rumiando.md
. Embebé el spine (
_shared/agent-spine.md
): voz directa, anti-slop, quote-the-evidence, completion honesto.

每个工作单元都应该让下一个工作更简单，而非更困难。你需要在上下文还清晰的时候捕获学习成果，附带明确的应用标准（什么时候该用——什么时候不该用），并将其路由到团队能再次找到它的地方。

参考来源（自有skill，不调用原始版本）：EveryInc/compound-engineering-plugin
ce-compound
+
ce-compound-refresh
@ v3.17.0（学习文档格式、5种修剪结果）。复盘结构参考：garrytan/gstack
retro
@ v1.58.0.0。重新同步：约每2个月检查上游更新。数据边界：
_shared/frontera-datos.md
· 落地路径：
skills/wachi-producto/references/aterrizaje-rumiando.md
。嵌入核心准则（
_shared/agent-spine.md
）：直接表达、拒绝冗余、证据支撑、如实完成。

⚖️ IRON LAW

⚖️ 铁律

TODO APRENDIZAJE LLEVA "CUÁNDO APLICA" Y "CUÁNDO NO". Un aprendizaje sin criterio de aplicación es una anécdota: nadie sabe cuándo volver a usarlo. Y se enruta por la frontera de datos — no todo va al mismo lado.

所有学习成果都必须包含“适用场景”和“不适用场景”。 没有应用标准的学习成果只是轶事：没人知道什么时候该再用它。并且必须按数据边界路由——不是所有内容都放在同一个地方。

Fase 0 — ¿Qué se aprendió y de qué tipo es?

阶段0 — 学到了什么？属于什么类型？

Al cierre de una corrida (ficha SHIPPED o rechazada, sesión de validación, ADR resuelto, retro), extraé los aprendizajes y clasificá cada uno en su pista:

Pista producto/proceso — "los productores no cargan datos si el win no es visible", "validar con prototipo antes de definir ahorró dos vueltas". → Wachi Brain.
Pista decisión — el porqué de un ADR, un veredicto de adopción, un rechazo de feature. → Wachi Brain (
```
decisiones/
```
) + ya registrado en RumIAndo.
Pista código — gotcha técnico, convención, fix no obvio del repo en el que se trabajó. → Engram (
```
mem_save
```
) con
```
ticket: WCH-NNN
```
en el frontmatter.
Hecho de fábrica — si el evento en sí (decisión de sesión, transición, hallazgo) no quedó en RumIAndo, eso es un bug del proceso: registralo ahora (RPC), no lo "documentes" en otro lado.

在一轮迭代结束时（工作项已发布或被拒绝、验证会话、ADR已解决、复盘），提取所有学习成果，并将每个成果归类到对应的轨道中：

产品/流程轨道 — “如果收益不可见，产品人员不会录入数据”、“在定义前先用原型验证节省了两轮返工”。→ 存入Wachi Brain。
决策轨道 — ADR的背后原因、技术选型结论、功能拒绝原因。→ 存入Wachi Brain（
```
decisiones/
```
目录）+ 同步记录在RumIAndo中。
代码轨道 — 技术坑点、规范约定、所开发仓库中的非直观修复方案。→ 存入Engram（
```
mem_save
```
命令），并在frontmatter中添加
```
ticket: WCH-NNN
```
字段。
流程事实 — 如果事件本身（会话决策、状态流转、发现的问题）没有记录在RumIAndo中，那就是流程漏洞：现在就记录（通过RPC），不要把它“写”在别的地方。

Fase 1 — Escribí el learning-doc (pista producto/decisión → brain)

阶段1 — 编写学习文档（产品/决策轨道 → brain）

Formato (

.md

git-first en el hub,

productos/…

decisiones/

según la frontera):

markdown

---
tipo: aprendizaje
categoria: <producto | proceso | validacion | decision>
tags: [<buscables>]
aplica_cuando: "<la condición concreta que lo dispara>"
severidad: <alta | media | baja>
ticket: WCH-NNN
fecha: YYYY-MM-DD
---

格式（中心仓库中采用git-first模式的

.md

文件，根据数据边界放在

productos/…

或

decisiones/

目录下）：

markdown

---
tipo: aprendizaje
categoria: <producto | proceso | validacion | decision>
tags: [<buscables>]
aplica_cuando: "<la condición concreta que lo dispara>"
severidad: <alta | media | baja>
ticket: WCH-NNN
fecha: YYYY-MM-DD
---

<título que se encuentra buscando el problema, no la solución>

Qué pasó ← el hecho + contexto, con evidencia (sesión, ficha, cita)

Por qué importa ← el costo de no saberlo

Cuándo aplicar ← señales concretas de que este aprendizaje es relevante

Cuándo NO aplicar ← los falsos amigos (dónde parece aplicar y no)

Qué haríamos distinto


Regla de las tres dimensiones: capturá **hecho + contexto + razonamiento** — el porqué es lo que el brain no puede reconstruir después.


三维原则：必须捕获**事实 + 背景 + 推理过程**——原因是brain系统之后无法自行还原这些信息。

Fase 2 — Podá (el conocimiento viejo también se gestiona)

阶段2 — 知识修剪（旧知识也需要管理）

Al escribir uno nuevo, chequeá los existentes que se le solapan (búsqueda en el brain /

docs/solutions

del repo). Cinco salidas, sé decisivo:

Salida	Cuándo
Mantener	sigue exacto y útil — no lo toques (no edites solo para dejar huella)
Actualizar	la solución sigue, pero driftaron referencias (paths, nombres, links) — edición puntual con evidencia
Consolidar	2+ docs se solapan fuerte y ambos son correctos — mergeá al canónico, borrá el subsumido
Reemplazar	el viejo ahora confunde y existe un sucesor mejor — crealo y borrá el viejo
Borrar	ya no aplica ni es distinto — borrar, no archivar: el historial de git es el archivo

En la duda entre salidas, marcá

estado: revisar

en el frontmatter y seguí — mejor honesto que churn.

编写新文档时，检查是否有重叠的现有文档（在brain中搜索 / 查看仓库的

docs/solutions

目录）。有五种处理方式，请果断选择：

处理方式	适用场景
保留	内容完全准确且仍然有用——不要动它（不要为了留痕而编辑）
更新	解决方案仍然有效，但参考信息（路径、名称、链接）出现偏差——基于证据进行针对性编辑
合并	2篇及以上文档高度重叠且内容均正确——合并到规范文档中，删除被合并的旧文档
替换	旧文档现在会造成混淆，且已有更好的替代版本——创建新文档并删除旧文档
删除	已不再适用且无独特价值——直接删除，不要归档：git历史就是归档

如果不确定选哪种处理方式，在frontmatter中标记

estado: revisar

然后继续——诚实好过反复折腾。

Fase 3 — Retro liviana (cuando cierra un ciclo, no cada corrida)

阶段3 — 轻量复盘（在一个周期结束时，而非每轮迭代都做）

Al cierre de una semana/release: qué se shippeó (fichas → SHIPPED), qué validó y qué no (sesiones), qué ADRs se resolvieron y qué costaron, y qué aprendizaje previo se re-aplicó — decilo explícito ("aprendizaje aplicado: <título>") para que el compounding sea visible. Los patrones que se repiten 2+ veces son candidatos a subir de learning-doc a regla de skill (mejorá la definición de la hija que corresponda — la palanca de la fábrica es iterar sus definiciones).

在每周/每个发布周期结束时：复盘发布了什么（工作项 → 已发布）、验证了什么、没验证什么（验证会话）、解决了哪些ADR以及成本如何，还有哪些之前的学习成果被复用了——明确说出来（“已应用学习成果：<标题>”），让复利效应可见。重复出现2次及以上的模式，可以从学习文档升级为skill规则（优化对应子skill的定义——工厂的核心杠杆就是迭代其定义）。