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retro-analysis

स्प्रिंट डिलीवरी डेटा का विश्लेषण करता है और एक संरचित पूर्वव्यापी ब्रीफ़ तैयार करता है। जब कोई रेट्रोस्पेक्टिव चलाने, स्प्रिंट डेटा का विश्लेषण करने, रेट्रो ब्रीफ़ तैयार करने या स्प्रिंट मेट्रिक को चर्चा प्रश्नों में बदलने को कहे, तब इसका उपयोग करें। पूर्णता आँकड़ों, पैटर्न विश्लेषण, Start/Stop/Continue प्रश्नों और अगले स्प्रिंट के लिए एक ठोस प्रयोग के साथ डेटा-आधारित पूर्वव्यापी ब्रीफ़ तैयार करता है।

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SKILL.md

# machine-translated to hi from skills/retro-analysis/SKILL.md — review: pending. Native fixes welcome via PR.name: retro-analysisdescription: "स्प्रिंट डिलीवरी डेटा का विश्लेषण करता है और एक संरचित पूर्वव्यापी ब्रीफ़ तैयार करता है। जब कोई रेट्रोस्पेक्टिव चलाने, स्प्रिंट डेटा का विश्लेषण करने, रेट्रो ब्रीफ़ तैयार करने या स्प्रिंट मेट्रिक को चर्चा प्रश्नों में बदलने को कहे, तब इसका उपयोग करें। पूर्णता आँकड़ों, पैटर्न विश्लेषण, Start/Stop/Continue प्रश्नों और अगले स्प्रिंट के लिए एक ठोस प्रयोग के साथ डेटा-आधारित पूर्वव्यापी ब्रीफ़ तैयार करता है।"

रेट्रोस्पेक्टिव विश्लेषण स्किल

एक डेटा-आधारित पूर्वव्यापी ब्रीफ़ बनाएँ जो तथ्यों को भावनाओं से अलग करे, ताकि टीम रेट्रो का समय क्या हुआ इस पर बहस के बजाय समाधानों पर लगाए।

आवश्यक इनपुट

जो दिया गया है उसी से काम करें। इनमें से कुछ न हो तो भी पूरा आउटपुट बनाएँ: हर खाली जगह को (माना गया, पुष्टि करें) चिह्नित एक उचित धारणा से भरें और अंत में उन धारणाओं की सूची दें। सवाल पहले सिर्फ़ तब पूछें जब मुख्य विषय ही न हो (लिखने के लिए कुछ हो ही नहीं)।

  • स्प्रिंट टिकट: नियोजित बनाम पूर्ण
  • आगे बढ़े टिकट और कारण (ज्ञात हों तो)
  • बंद होने के बाद फिर खुले टिकट (गुणवत्ता संकेत)
  • कोई घटना या अनियोजित काम (स्कोप क्रीप संकेत)
  • स्प्रिंट वेलोसिटी बनाम ऐतिहासिक औसत (रुझान संदर्भ)

प्रक्रिया

  1. निकालें: पूर्णता दर, आगे बढ़ने की दर, अनियोजित काम प्रतिशत
  2. पैटर्न पहचानें: कौन से टिकट प्रकार सबसे ज़्यादा आगे बढ़े? किन्होंने अवरोध पैदा किए?
  3. डेटा में दिखने वाली कोई प्रक्रिया या संचार चूक नोट करें
  4. डेटा के आधार पर 3 "Start / Stop / Continue" प्रश्न तैयार करें — सामान्य नहीं, इस स्प्रिंट के लिए विशिष्ट
  5. सबसे बड़े घर्षण बिंदु के आधार पर अगले स्प्रिंट के लिए 1 ठोस प्रयोग सुझाएँ
  6. सत्यापित करें — पुष्टि करें कि हर प्रश्न इस स्प्रिंट के लिए विशिष्ट है (रीसाइकल किया सामान्य प्रश्न नहीं), और सुझाया गया प्रयोग ठोस और मापने योग्य है

आउटपुट संरचना

स्प्रिंट [संख्या] पूर्वव्यापी ब्रीफ़

संख्याओं में:

  • नियोजित: [n] टिकट | पूर्ण: [n] | आगे बढ़े: [n] | पूर्णता दर: [%]
  • अनियोजित काम: [n] टिकट (क्षमता का [%])
  • वेलोसिटी: [अंक] बनाम [औसत] औसत

डेटा क्या सुझाता है: [ऊपर की संख्याओं में आधारित 2-3 अवलोकन]

चर्चा प्रश्न:

  • Start: [इस स्प्रिंट के डेटा पर आधारित विशिष्ट प्रश्न]
  • Stop: [इस स्प्रिंट के डेटा पर आधारित विशिष्ट प्रश्न]
  • Continue: [इस स्प्रिंट के डेटा पर आधारित विशिष्ट प्रश्न]

अगले स्प्रिंट के लिए सुझाया गया प्रयोग: [एक ठोस, परखने योग्य प्रक्रिया बदलाव — विशिष्ट सफलता मेट्रिक के साथ]

गहरी सामग्री

यह स्किल सहायक फ़ाइलों के साथ आती है — उपलब्ध हों तो उनका उपयोग करें:

  • references/root-cause-vs-symptom.md — ऐसी रेट्रो जो चीज़ें बदलती हैं: मूल कारण बनाम लक्षण। आउटपुट बनाते समय इसे लागू करें; इसमें वह कैलिब्रेशन और निर्णय-विवेक है जिसे ऊपर का संक्षिप्त तरीका संकुचित कर देता है।
  • templates/retro-board.md — डिलिवरेबल का भरने योग्य संस्करण, गुणवत्ता-जाँच इनलाइन सहित। जब उपयोगकर्ता दस्तावेज़ खुद बनाना चाहे, उसे जनरेट करवाने के बजाय, तब यह पेश करें।

स्कोरिंग रूब्रिक (0–40)

इस स्किल का कोई भी आउटपुट सौंपने से पहले स्कोर करें; 32+ शिप-गुणवत्ता है।

आयाम0510
डेटा का आधारसंख्याएँ गायब या ग़लत; अवलोकन बिना ट्रेस योग्य स्रोत की रायमुख्य दरें सही निकालीं, पर अवलोकन पैटर्न विश्लेषण (टिकट प्रकार, ऐतिहासिक तुलना) के बिना सिर्फ़ संख्याएँ दोहराते हैंहर अवलोकन निकाले गए आँकड़े तक जाता है, आगे बढ़ना प्रकार/कारण से विभाजित, और वेलोसिटी सिर्फ़ औसत नहीं, ऐतिहासिक रुझान से तुलना की गई
दोष-रहितताब्रीफ़ व्यक्तियों/विषयों को कारण के रूप में नामित या संकेतित करता है ("QA ने उन्हें मिस किया")तटस्थ शब्द, पर ढाँचा अब भी प्रणालीगत स्थितियों के बजाय प्रयास या परिश्रम की ओर इशारा करता हैविफलता के तरीके प्रक्रिया/कवरेज/शेड्यूलिंग पैटर्न के रूप में फिर से ढाले गए जिन्हें डेटा वास्तव में समर्थन देता है — रक्षात्मक पाठक को अपने विरुद्ध कुछ न मिले
प्रश्नों की विशिष्टताStart/Stop/Continue रीसाइकल की गई सामान्य श्रेणियाँ हैं ("बेहतर संवाद करें")प्रश्न इस स्प्रिंट का संदर्भ देते हैं पर श्रेणी स्तर पर रहते हैं — कोई संख्या नहीं, कोई नामित व्यवहार नहींहर प्रश्न इस स्प्रिंट के डेटा से जुड़ा है, एक विशिष्ट व्यवहार का नाम लेता है, और उत्तर थोपने के बजाय चर्चा खोलने के लिए लिखा गया है
प्रयोग की गुणवत्ताकोई प्रयोग नहीं, या एक के भेस में बहु-तिमाही पहलएक ठोस बदलाव, पर सफलता अमापनीय या अगली रेट्रो में मूल्यांकन संभव नहींएक स्प्रिंट में परखने योग्य एक प्रक्रिया बदलाव, स्पष्ट सफलता मेट्रिक और ग़लत होने की घोषित लागत के साथ, अगली रेट्रो में जाँचने योग्य

गुणवत्ता जाँच

  • हर Start/Stop/Continue प्रश्न एक विशिष्ट व्यवहार का नाम लेता है, धुँधली श्रेणी नहीं
  • सुझाया गया प्रयोग एक स्प्रिंट में परखने योग्य है
  • आगे बढ़ने का विश्लेषण सिर्फ़ संख्या नहीं, टिकट प्रकार या कारण पहचानता है
  • डेटा अवलोकन दोष नहीं मढ़ते — वे पैटर्न बताते हैं
  • वेलोसिटी रुझान संदर्भ में उल्लिखित है (क्या यह एकबारगी है या पैटर्न?)

एंटी-पैटर्न

  • पूर्वव्यापी ब्रीफ़ में व्यक्तियों पर दोष न मढ़ें — अवलोकन पैटर्न बताएँ, लोग नहीं
  • ऐसे Start/Stop/Continue प्रश्न न बनाएँ जो धुँधली श्रेणियाँ हों — हर एक को विशिष्ट व्यवहार का नाम लेना चाहिए
  • ऐसा प्रयोग न सुझाएँ जो एक स्प्रिंट में पूरा न हो सके — सिर्फ़ छोटे, परखने योग्य प्रयोग
  • मूल कारण श्रेणी पहचाने बिना आगे बढ़े टिकटों को वेलोसिटी समस्या न मानें
  • हर स्प्रिंट एक ही रेट्रोस्पेक्टिव प्रारूप न चलाएँ — एंगेजमेंट थकान रोकने के लिए प्रारूप बदलें

उदाहरण ट्रिगर वाक्य

  • "एक रेट्रोस्पेक्टिव चलाओ।"
  • "स्प्रिंट डेटा का विश्लेषण करो।"
  • "एक रेट्रो ब्रीफ़ तैयार करो।"
  • "स्प्रिंट मेट्रिक को चर्चा प्रश्नों में बदलो।"

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