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]

Experimento Sugerido para el Próximo Sprint: [Un cambio de proceso concreto y comprobable — con una métrica específica de éxito]

Verificaciones de Calidad

• Cada pregunta Iniciar/Detener/Continuar nombra un comportamiento específico, no una categoría vaga
• El experimento recomendado es comprobable en un sprint
• El análisis de carry-over identifica el tipo de ticket o causa, no solo el número
• Las observaciones de datos no asignan culpa — describen patrones
• La tendencia de velocidad se menciona en contexto (¿es esto un caso aislado o un patrón?)

Anti-Patrones

• No asignes culpa a individuos en el resumen de retrospectiva — las observaciones deben describir patrones, no personas
• No produzcas preguntas Iniciar/Detener/Continuar que sean categorías vagas — cada una debe nombrar un comportamiento específico
• No recomiendes un experimento que no pueda completarse en un sprint — solo experimentos pequeños y comprobables
• No trates tickets de carry-over como un problema de velocidad sin antes identificar la categoría de causa raíz
• No ejecutes el mismo formato de retrospectiva cada sprint — varía el formato para prevenir fatiga de engagement