# Retro Analysis

Analiza datos de entrega de sprint y produce un resumen estructurado de retrospectiva.

- Repository: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills (1505 stars)
- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-11-01
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill retro-analysis -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill retro-analysis -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill retro-analysis -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill retro-analysis -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add mohitagw15856/pm-claude-skills`

## Description

Analiza datos de entrega de sprint y produce un resumen estructurado de retrospectiva. Úsalo cuando se pida ejecutar una retrospectiva, analizar datos de sprint, preparar un resumen de retro o convertir métricas de sprint en puntos de discusión. Produce un resumen de retrospectiva fundamentado en datos con estadísticas de finalización, análisis de patrones, preguntas para Iniciar/Detener/Continuar, y un experimento concreto para el próximo sprint.

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Skill de Análisis de Retrospectiva

Genera un resumen de retrospectiva fundamentado en datos que separa hechos de percepciones, para que el equipo dedique el tiempo de retro a soluciones en lugar de debatir qué pasó.

## Inputs Requeridos

Pide al usuario estos datos si no se proporcionan:
- **Tickets del sprint: planificados vs. completados**
- **Tickets llevados al siguiente sprint y razones** (si se conocen)
- **Tickets reabiertos después de cerrar** (señal de calidad)
- **Cualquier incidente o trabajo no planificado** (señal de scope creep)
- **Velocidad del sprint vs. promedio histórico** (contexto de tendencia)

## Proceso
1. Calcula: tasa de finalización, tasa de carry-over, porcentaje de trabajo no planificado
2. Identifica patrones: ¿qué tipos de tickets tenían más probabilidad de ser llevados? ¿Cuáles causaron bloqueos?
3. Anota cualquier ruptura de procesos o comunicación visible en los datos
4. Prepara 3 preguntas "Iniciar / Detener / Continuar" basadas en los datos, no genéricas, específicas de este sprint
5. Sugiere 1 experimento concreto para el próximo sprint basado en el mayor punto de fricción
6. **Valida**, Confirma que cada pregunta es específica de este sprint (no una pregunta genérica reciclada), y que el experimento recomendado es concreto y medible

## Estructura del Output

### Resumen de Retrospectiva Sprint [Número]

**Por los Números:**
- Planificado: [n] tickets | Completado: [n] | Carry-over: [n] | Tasa de finalización: [%]
- Trabajo no planificado: [n] tickets ([%] de capacidad)
- Velocidad: [puntos] vs. [promedio] promedio

**Lo que Sugieren los Datos:**
[2-3 observaciones fundamentadas en los números anteriores]

**Preguntas para la Discusión:**
- Iniciar: [pregunta específica basada en datos de este sprint]
- Detener: [pregunta específica basada en datos de este sprint]
- Continuar: [pregunta específica basada en datos de este sprint]

The rest: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/blob/HEAD/i18n/es/skills/retro-analysis/SKILL.md