你的AI编程纠错率是多少？这个Skill让你用数据说话

你有没有这种感觉——每天跟 AI 写代码，但不知道自己到底在哪个环节总是翻车？

最近我发现了一个超好用的 Skill，叫 insights，来自开发者 @rohitg00 的 pro-workflow 套件。它能自动分析你的 AI 编程会话历史，生成一份超详细的数据报告，告诉你：纠错率、最常犯的错、最有效的学习规则是什么。

它能做什么？

每次你纠正 AI 的输出，或者 AI 自己修正了错误，这个 Skill 都会记录下来。然后它会从三个方面给你分析：

1. 会话摘要
即时显示本次会话的时长、修改了多少文件、纠正了多少次错误、学到了几个新模式。你对自己的效率一目了然。

2. 学习分析
按类别统计你学到的规则占比。比如测试类占 29%、Git 操作占 17%、导航操作占 19%——哪些是你真正的短板，数据说话，不是靠感觉。

3. 纠错热力图
这是最狠的部分。它会告诉你，在所有时间里，你在哪类操作上反复纠正 AI。比如”测试类”纠错 34 次，”Git 操作”纠错 18 次。如果你发现某个类别纠错次数很高，但从未把规则固化下来——它会提示你：”应该把这个写进持久化规则”。

4. 生产力指标
最近 10 次会话的平均时长、平均每次修改文件数、纠错率趋势、学习捕获效率……你不是在埋头干活，而是在用数据优化自己的开发流程。

使用方式

触发很简单——当你问”show stats”、”how am I doing”、”analytics”等关键词时，它就会自动分析你的 .claude/LEARNED.md、git log 和会话历史，生成这份报告。

为什么值得装？

大多数人在用 AI 编程时是”凭感觉”在优化。但如果你真的想提升效率，你需要知道自己：
– 在哪类任务上最容易出错
– 哪些规则学了 45 天却一次没用过（说明它不实用）
– 哪些错误被反复纠正了 8 次却还没变成永久规则

这才是真正的”从经验中学习”，不是口号。

GitHub 链接：https://github.com/rohitg00/pro-workflow

GitHub: https://github.com/rohitg00/pro-workflow