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hindsight这个词，字面意思是“后见之明”，但在AI应用圈子里，它正从一种反思心态变成一种非常实用的产品思路：让大模型不是为了预测未来，而是为了回顾过去、提炼经验。把这种思路在Dify上落地成一个“复盘Agent”，是我最近大半个月一直在折腾的事情，期间踩了不少坑，也总结出了一套可以照着抄的搭建流程。这篇就把这个“hindsight + Dify”组合从设计思路、节点编排、Prompt写法到问题排查完整拆开讲一遍，适合想用低代码平台快速搭建智能复盘、项目总结、日志分析类应用的人参考。

1. 项目定位：hindsight复盘Agent到底做什么

1.1 后见之明：从结果反推过程的AI应用思路

hindsight的核心，不是让AI事后诸葛式地“说风凉话”，而是让它基于完整信息，回溯决策路径、对比预期与现实、定位断点、沉淀经验。这个理念最早在强化学习领域有个经典技术叫Hindsight Instruction Relabeling，做法是让智能体在失败轨迹上“重新标记指令”，从而学习到更通用的策略。放到大模型应用里，这种思路同样适用：把一段项目记录、一组聊天日志、一次运营活动数据扔给AI，让它站在终点回看起点，拆出“当时哪里信息不足、哪里判断偏差、哪里可以做得不同”。这一点恰恰是普通对话式AI做不到的，因为常规模型只会顺着用户的问题给即时答案，没有一种“系统性回看”的结构化能力。

用Dify来实现这个能力，等于把“后见之明”从一句口号变成了一套可操作、可复用的工作流。我做的这个复盘Agent，输入可以是项目复盘描述、本周工作记录、一段客户对话，甚至是一堆散落的会议笔记；输出则是一份结构化复盘报告，包含目标回顾、过程节点还原、偏差原因分析、可执行改进项。这个定位听起来简单，但真正跑起来之后你会发现，它解决的痛点非常具体：团队做复盘时容易流于表面、AAR（After Action Review）会议开完没有沉淀、个人写周报时只罗列事情没有洞察。有了Agent兜底，至少能保证每次复盘都有骨架、有深度、有后续动作。

1.2 为什么选Dify来搭，而不是直接写代码

有人可能会问，这种逻辑用Python调几次大模型接口也能实现，何必用Dify。我的体会是，复盘Agent看着简单，实际要管的东西不少：知识库检索、多轮状态记录、输出模板、不同模型节点的串联，这些如果用代码裸写，前期能跑通，后期想调一个分支逻辑就要动整个流程。Dify的价值在于，把Agent变成可视化工作流后，你能像画流程图一样调整“复盘逻辑”，非技术人员也能参与优化提示词和模板，团队里不管是运营还是项目经理都能改，不会出现“只有工程师能维护”的黑洞。

另外一点很实际：Dify自带的RAG能力让回顾类应用如虎添翼。复盘最怕的是模型凭空捏造“当时发生了什么”，有了知识库，模型可以被强制先去检索项目记录、会议纪要、邮件存档，再基于检索结果生成复盘结论，事实性会强很多。再加上Dify的会话变量和记忆功能，Agent能记住用户在多轮对话里补充的背景信息，这让复盘过程可以渐进式进行：第一轮先给大背景，第二轮说具体节点，第三轮让AI输出最终报告。这种交互体验用纯代码实现不是不行，但要自己处理会话存储和上下文拼装，Dify把这些都封装好了。

2. 整体设计思路：复盘Agent的工作机制与功能拆解

2.1 三阶段工作流：拆解、还原、重建

我在设计这个hindsight例行复盘Agent时，把整个复盘过程抽象成了三个阶段：拆解、还原、重建。三个阶段分别对应工作流里的一组节点，最终串成一条完整的处理链。

第一个阶段叫“拆解”，指Agent拿到原始输入后，先做的事不是给结论，而是把复杂的项目过程拆成关键词和主题片段。比如你给它一段2万字的活动复盘素材，它会先识别出活动目标、执行时间线、核心参与方、关键KPI、异常事件这几个主题，并对每个主题提取摘要。这个阶段的作用是防止大段文本超出模型上下文后信息被压缩丢失，相当于先做了一遍知识压缩。第二阶段是“还原”，Agent把拆出来的主题，结合知识库检索到的历史资料，按时间线重新组织成一个“当时发生了什么”的叙事。这一步最关键，它要求AI尽量克制，不去评价，只做事实陈述，把“事后的全知视角”先建立起来。第三个阶段才是“重建”，在完整事实基础上分析“哪些决策导致了当前结果”“哪些环节存在认知盲区”，最后输出一类包含“停止做什么、开始做什么、继续做什么”的清单式复盘建议，也就是所谓的经验沉淀。

这三个阶段缺一不可。如果直接让AI从原始材料跳到改进建议，它通常会输出“要加强沟通、要优化流程”这类正确的废话。而往回退一步，先还原再重建，等于逼着AI经历一次真正的复盘过程，输出质量完全不一样。

2.2 双视角对比：hindsight的核心杀手锏

复盘Agent和普通总结工具最大的区别，在于它必须理解“认知差”这个概念。所谓认知差，就是“当时我以为的”和“事后回顾才知道的”之间的差距。为了模拟这个差距，我在工作流里设计了一次“双视角对比”的Prompt结构：让AI先回到过去的时间点，只基于当时的输入做一次判断；再回到当前时间点，基于完整信息做第二次判断；最后让AI分析两次判断为什么不同，不同在哪里。

举个实际例子，我给Agent输入了一段销售跟客户的聊天记录，里面客户多次提到“预算需要内部再确认”。站在当时视角，AI会判断“客户有购买意向，但需要走流程，归类为跟进中”。而站在事后视角，结合客户一个月后选择了竞品这个事实，AI会判断“预算确认其实是客户拖延的推辞，真正的顾虑可能是产品功能不匹配”。两次判断之间的差异，就是整份复盘报告里最有价值的内容。这个双视角对比我用一个专门的LLM节点实现，在Prompt里要求“第一个视角只基于文本信息，第二个视角基于文本加结果信息，最后输出对比表”。实测下来，这个节点产出的内容几乎可以直接贴进团队复盘文档，比人来总结还要直击要害。

2.3 应用形态选择：为什么用“聊天助手+工作流”混合形态

Dify里建应用有好几种形态：基础聊天助手、Agent、工作流、Chatflow。我最终选的是Chatflow，也就是聊天助手和工作流混合的形态。原因是复盘过程天然需要多轮交互：用户不会一次把完整素材给全，往往是来一句“帮我复盘一下上个季度的活动”，然后再补充“这是活动数据表”，过一会儿又说“对了，当时因为XXX出了问题”。这种场景如果做成纯工作流，就得等用户数据全部齐了再触发，体验很割裂。

Chatflow的好处是，既能像聊天助手一样承载多轮对话和记忆，又能在中间插入工作流节点，让AI在回答前自动完成知识检索、双视角分析、报告生成这些固定动作。我在Chatflow里做了一个前置判断节点：如果用户只是补充素材，就走“记忆更新”分支，不输出长报告；如果用户明确说“输出复盘”或“生成报告”，就走完整复盘分支。这个判断用了一个小的LLM节点做意图分类，成本很低，但让整个交互节奏自然很多。

3. 从零搭建：把hindsight复盘Agent落地的完整实操过程

3.1 准备工作：模型、知识库、应用类型一个都不能少

动手之前先列一下我用的基础配置，避免大家走弯路。Dify我用的社区版Docker部署，版本是1.x，云版没差别。模型这块我主力用的是DeepSeek的deepseek-chat，兼顾效果和成本，备用了通义千问的qwen-plus和GPT-4o-mini做对比测试。这里有个经验：复盘类任务对模型的要求，其实不是推理能力越强越好，而是“遵循复杂Prompt指令”的能力要强，因为双视角对比、结构化输出这些都需要模型严格按格式来，不然报告格式天马行空，后面解析都麻烦。

知识库这一步容易被忽略，但它决定了Agent复盘的“事实底盘”。我建了两个知识库，一个叫“项目档案”，存历史项目复盘文档、里程碑记录、KPI表；另一个叫“方法论”，存了一些复盘方法论资料，比如AAR模板、鱼骨图分析法、5 Whys案例。知识库的文档颗粒度我折腾了很久，最后发现按“一次复盘事件”一个文档，而不是把所有历史攒在一个文件里，检索效果最好。另外，每篇文档在导入前我都手动加了一段摘要到metadata里，检索时做metadata过滤，效率比纯靠向量相似度高很多。

最后是创建应用。在Dify里新建“Chatflow”类型的应用，命名时我用了一个很容易记的拼音ID，方便后面API调用。Chatflow创建好之后，系统会自动生成开始节点和结束节点，接下来就是往中间塞处理逻辑。

3.2 工作流节点编排：从对话输入到复盘报告

整个工作流我编排了九个节点，听起来多，但每个节点都单一职责，跑起来很清楚。下面按顺序说一下每个节点的作用和关键配置。

开始节点没什么好说的，就是接收用户对话内容。我在系统变量里捕获了当前会话的用户ID，这个后面做权限控制有用，比如限制只能查自己项目的复盘记录。

接下来是意图判断LLM节点，这是第一个关键决策点。它接收用户最近一条消息，输出一个JSON结构，包含字段intent（是“补充素材”还是“生成报告”）、topic（判断用户说的是哪个项目/主题）。这里为了防止模型输出不合法JSON，我在Prompt里明确要求“只输出JSON，不要添加任何说明文字”，温度设成0.1。Dify的LLM节点有自动解析JSON功能，直接把response_format設成json_object，解析时会稳定很多，这个后面在坑里细说。

然后是一个条件分支节点，按意图分流。补充素材走向“记忆更新分支”，这分支其实只有一个Code节点，作用是把用户新发来的内容追加到一个会话变量里。需要注意，Dify的会话变量是全局的，我在开始节点前定义了两个：一个是conversation_memory，用来累积用户在整个对话中提供的历史素材；另一个是report_result，用来存上一次生成的报告，方便后续追问。生成报告则走向“知识检索分支”，同时把conversation_memory里的历史内容、当前消息正文都传给后续节点。

知识检索节点选的是“知识库检索”，把当前topic作为检索关键词，配合用户输入的正文，从两个知识库各取TopK=3的内容。检索结果会以数组结构传给后面，我在这里做了一次数组字符串拼接，方便下一步的LLM节点直接作为文本输入。

到这里准备工作结束，进入核心复盘处理环节。我放了两个连续LLM节点：第一个是事实还原节点，输入是历史记忆、当前正文、检索结果，输出是一份“项目时间线与事实陈述”，要求严格遵守“不做评价、只陈述已发生事实”，同时要求模型对每条事实标注信息源，是来自用户输入还是来自知识库。这一步的产出不会直接展示给用户，它更像是一个中间推理步骤，但别取消，它就是能让后面结论更靠谱的“底稿”。

第二个LLM节点是双视角分析节点。输入是事实还原结果与原始记忆，Prompt要求先按“当时视角”输出判断，再按“事后视角”输出判断，然后生成对比表，最后给出三列改进清单：停止、开始、继续。这个节点我把温度调到0.3，既保留一定创造性，又不至于太飘。输出的内容用Markdown格式，方便直接渲染成美观报告。

报告生成之后，我还有一个后处理节点，就是一个简单的条件判断：如果报告中包含“改进项”这个关键词，正常输出；如果不包含，说明模型漏了关键部分，会拦截住，不进入结束节点，而是回到LLM节点强制补生成。这个兜底逻辑经验证非常管用，相当于给模型加了一道质检闸门。最后所有内容推进结束节点，以Markdown消息格式返回给用户，同时把生成的报告写入report_result变量，方便后续那枚“继续追问细节”的交互。

3.3 提示词设计细节：让“后见之明”真正生效的写法

这个项目里最值得花时间打磨的就是Prompt。我前后改了十几个版本，最终沉淀出两套核心模板：事实还原模板和双视角分析模板。两套模板都遵循“角色定义—任务目标—输入结构—输出要求—禁忌”的五段式结构，模型理解和遵循度明显提升。

事实还原模板里，中文Prompt我加了一个关键限定：“你是一个事实中立的历史记录员，你的职责是不带任何感情色彩地重述事件。如果信息存在冲突，允许你同时列出多个版本并标注冲突点。”为什么要加冲突点标注？因为真实复盘场景中，用户记忆和别人记录经常对不上，强制模型暴露冲突，而不是自作主张调和成单一叙事，能避免很多“隐藏认知盲区”。

双视角分析模板是这个Agent的灵魂，值得完整看一遍。我核心写的不是让AI“分析原因”，而是让它“对比两次决策的差异”。我在模板里设计了一个关键句式：“第一个视角是根据当时拥有的信息和约束推导合理决策；第二个视角是根据最终结果逆向寻找早期信号；最后请指出哪些信号在第一次视角中是被忽略的。”这类逆向寻找的写法，我实测下来比单纯问“当初做错了什么”要好用太多，因为它不预设错误，而是找“被忽略的信号”，模型在这种指令下给出的洞察不会那么具有攻击性，更容易被团队接受。

另外，输出格式的约束要非常具体。我在Prompt里内嵌了一个Markdown表格模板，让模型把“当时视角判断”“事后视角判断”“关键差异”三个表格列填进去。配合Dify的Markdown渲染，最后生成出来的报告有表格、有清单、有加粗标题，拿出去分享完全不需要再格式化。

3.4 实测记录：用一段真实素材跑通全流程

说了这么多，直接看一次完整的实测过程更直观。我准备了一段模拟的“Q3用户增长活动复盘”素材，大概包含活动目标、渠道投放记录、三个关键数据截图描述、还有一组团队讨论摘要。我在对话里分三次喂给Agent，前两次是补充素材，最后一次说“生成复盘报告”。

Agent中间返回了两条简短确认，比如“已记录渠道投放部分，还需要更多转化数据吗”，这是走记忆更新分支产生的。最后一次触发完整工作流后，返回的报告包含了活动目标回顾、按周拆解的执行时间线、事实冲突点（有一处说“投放预算审批通过”和“财务实际拨付延后一周”两个版本），然后是双视角对比表，最后是停止/开始/继续三列清单。整个过程大概花了40秒，Token消耗在6000上下，费用折算成人民币大约一毛钱级别。

最让我惊讶的是双视角分析里抓住了一个隐藏信号：素材里有一句话提到“渠道代理在第二周开始频繁催素材”，当时视角下这是执行侧的正常沟通，事后视角结合最终转化率下降，AI判断这可能是“渠道对内容质量产生疑虑”的早期信号。这个洞察是我自己在准备素材时都没意识到的。这也验证了hindsight思路的巨大潜力：模型不需要比人聪明，只需要比人更系统地看材料。

4. 核心细节解析：让hindsight聪明的几个关键点

4.1 上下文窗口管理：别让“回顾”被截断在记忆里

复盘类应用最尴尬的场景是素材特别长，比如几个月的工作日志、几千行的聊天记录，直接塞给模型不是被截断，就是费用爆炸。我试过几种方案，最终形成了一套三层上下文管理策略，效果好很多。

第一层是会话变量累积。用户每次补充内容，我都会先做一次“信息压缩”：用一个轻量LLM节点把新素材压缩成带关键词提取的300字以内的要点摘要，再追加到conversation_memory变量里。注意这里不是简单拼接原件，因为原件攒到最后一定超长。压缩后即使整个对话跨越十几个轮次，累积记忆也能控制在2000字以内。第二层是做“时间窗滑动”。当用户明确说“重新生成报告”时，如果记忆内容超过预设阈值，Agent会自动触发一个摘要节点，把早期记忆先总结成一段“过程梗概”，只保留最近三轮的完整原文。很多信息看起来是丢了，但实际上早期关键信息已经被摘要节点提取了出来，保留在梗概里，真正丢失的只是冗余细节。第三层是知识库替代记录。像KPI表、项目里程碑这种结构性内容，根本不需要用户临时输入，Agent在生成报告前会通过知识检索主动拉取，保持对话记忆里只放用户主动讲的内容即可。

这套三层策略适应了我目前遇到的所有长文本场景，无论是周报串烧还是季度复盘，都没再出现“记了前面忘了后面”的问题。

4.2 知识库检索调优：让AI基于事实复盘的底层保障

复盘Agent很容易犯一个毛病：张嘴就来，把用户提供的主观描述当成事实全部接受。我解决这个问题的办法，是把知识库从“参考资料”升级成“事实校验器”。

我的做法是在事实还原节点里加入了一个步骤：每次陈述事实时，必须同时标注该事实的证据等级。证据等级分成三类：A级表示来自知识库中的历史文档，可信度高；B级表示来自用户对话输入，尚需确认；C级是推理推导，只能在报告中单独列出。这个设计强迫模型在生成每个事实时都对信息源做一次分类，凡是涉及“KPI数据”“发布日期”“预算数值”这类数值型信息，模型会优先查知识库，而不是直接采信用户输入。

实测一个例子：用户说“上个月达到了100万GMV”，但知识库里存储的数据显示是90万。事实还原节点会把两条信息都输出，标注为B级和A级冲突，而不是直接把100万写进报告。到了双视角分析阶段，AI会基于A级数据做判断，同时把冲突点展示在报告里，让用户自己决定以哪个为准。这个机制不仅减少了幻觉，还增加了报告的公信力，团队拿报告对线的时候能明确指出哪条数据来自哪个存档。

优化知识库检索本身也有技巧。刚开始我用默认的向量检索，效果一般，很多相关文档因为表述不同而匹配不上。后来我在每个文档的metadata里增加了“事件类型”“负责人”“时间范围”三个标签，检索节点用metadata过滤加向量检索混合模式，命中率明显提升。另外TopK不能设太高，我调到3最合适——高了容易带进噪声，低了会漏关键背景。

4.3 报告结构固化：从“自由发挥”到“模板输出”

早期版本的复盘Agent产出的报告是自由文本，相当于增强版总结，团队根本没法用来开会。后来我下定决心做“强结构约束”，把所有输出内容限定在一个固定模板里。

模板结构是这样的：一、复盘概览，包含一句不超过50字的结论摘要；二、事实底稿，包含时间线、证据等级标注、信息冲突清单；三、双视角对比，用表格呈现当时判断与事后判断差异；四、根因洞察，列出2到3条被忽略的早期信号；五、改进清单，分“停止/开始/继续”三列呈现。五段式模板还有个好处：可以分段落对应不同的质量检查标准。比如“事实底稿”要求必须有证据等级字段，抽检时如果发现没标等级，就判定输出不合格，触发重生成。

固化模板这件事上我踩过一个坑：最开始把模板写在系统级Prompt里，结果Dify在某些模型节点下偶尔会把它覆盖或忽略。后来我把模板移到变量里，用Mustache语法让LLM节点引用这个变量，稳定性一下子提升了。原因可能是变量字面量被直接拼到输入里，模型不容易把它当成“跟任务无关的闲聊”，而模板在系统消息里时更容易被模型选择性遗忘。

4.4 成本与延迟控制：复盘Agent跑得久也不心疼

复盘Agent生成一篇完整报告，约消耗6000到9000个Token，按DeepSeek的价格，成本在几分钱量级。延迟方面，9个节点串联起来的链式调用，实测在30到60秒之间。这里有几个优化点。

延迟大头在两个分析LLM节点，各占约15秒。我把第一轮事实还原节点的模型换成了qwen-turbo这类更快的模型，因为事实还原偏抽取性任务，不太需要强推理，速度快又便宜；双视角分析节点保留强模型，因为这里需要推理深度。这种混排模型策略，让我总耗时降到30秒左右。另一个优化是知识检索节点用了Dify的“多路召回”加“重排序”能力。重排序模型能显著减少“检索一堆无关内容喂给LLM”的浪费，我的TopK从5降到3之后，既节省了Token，又提升了指令遵循率——因为模型不再被不相关材料干扰。

成本方面还有一个容易忽略的点：历史会话变量累积过长后，每次对话都会携带整个变量重新发送给模型，Token会持续增长。我设计了一个“记忆压缩确认回合”：每当conversation_memory字数超过2000，Agent会主动输出一条消息告诉用户“长对话记忆即将开始压缩，已提炼摘要如下”，然后把摘要替换进变量。这不仅是技术上的流控，还给了用户透明的知情感。

5. 常见问题与排查实录

5.1 结论太“鸡汤”，没有真洞察怎么办

这是一个使用hindsight思路时最常见的抱怨，模型输出“要加强部门间沟通”“要提升数据敏感性”这类放之四海而皆准的意见，一点价值都没有。我排查下来，根因基本都在Prompt里缺乏“对比”这个硬性指令。

解决方案可以参考我在双视角节点里的写法。核心是逼模型做“差异枚举”：你必须列出至少三个“第一视角中未被重视但事后证明关键”的信号。这种逆向检索式指令，比“分析原因”更能刺激模型输出具体内容。另外，可以把知识检索结果里包含的数值型信息直接嵌入Prompt：“检索到的数据显示最终转化率是2.3%，第一视角判断时可用的早期预估是多少？两者差距是多少？”有具体数字打底，模型就很难空洞。

还有一招是增加“反事实演练”环节，让模型想一个“当初还有哪些备选方案，如果走了会怎样”。虽然这本质上是一种推测，但多个方案对比之后，报告的启发性立刻提升一个档次。

5.2 模型输出格式不稳定：JSON和Markdown来回翻车

在意图判断节点和报告输出节点，我一开始都被不稳定的格式坑过。意图判断输出的JSON偶尔会出现多层嵌套或多余说明，导致Dify解析失败。报告输出的Markdown表格经常缺少分列线，或者标题层级混乱。

解决办法是三层保险。第一层是在模型参数里把temperature调低到0.1左右，同时将response_format设置成json_object。第二层是在Prompt里明确给一个“脏输入示例”，告诉模型：“以下输入可能包含无关文本，请忽略它们，仅提取意图信息。”这能显著提升模型对无关上下文的抵抗力。第三层是后置校验。在意图判断节点后跟一个条件判断，如果JSON解析失败就直接用一个代码节点做正则清洗，把多余的引号、逗号剥掉，再尝试第二次解析。报告部分我则在后处理节点里检查是否包含“|”字符（表格特征），不包含就触发重生成，最多重试两次。超出两次则返回“暂时无法生成完整报告”的兜底文本，至少不会给用户一坨残缺内容。

5.3 知识库老检索不到关键文档，怎么调

Dify知识库检索不到内容，多数不是功能问题，而是“文档切分策略”问题。我最初把整本复盘手册切成一个大段落，向量化后语义粒度太粗，导致检索时匹配不到具体方法。后来按章节切分，并对每个文档块补充了30字以内的“块摘要”作为metadata前缀，检索效果大幅提升。

另外注意混合检索开关。Dify知识库支持“向量检索+全文检索”混合模式，我在复盘Agent里把混合检索权重设置成“向量70%、全文30%”。纯向量检索容易忽略关键词精确匹配，比如用户提到“5 Whys”，向量检索可能匹配到“问题分析方法”，但全文检索能直接命中这个术语。权重倾斜向量是因为整体语义相关度更重要，但保留三成的全文权重，能让术语命中的文档排在前面。

5.4 多轮对话后Agent“忘了”之前的补充素材

这个问题复盘过两次。第一次的根因是会话变量定义范围不对，把变量定义在了工作流节点内部，而不是应用级的对话变量区，导致每轮对话之后变量就被重置。第二次是变量本身没问题，但LLM节点没有显式包含该变量，模型压根看不到历史信息。这两个原因都很好排查，看一眼节点“输入”区是否勾选了会话变量即可。

另外一个隐性原因：变量字数太长，模型在长上下文里对早期内容注意力下降。我用了前面说的记忆压缩方案之后，这个问题就基本消失了。实际建议是，不要等到2000字才压缩，我在1000字时就开始做“关键信息强化”，把用户重点标记过（比如说“这一点很重要”）的内容提到摘要开头，确保模型注意力能稳稳落在核心信息上。

6. 后续还能怎么扩展：hindsight不止于复盘

这个hindsight复盘Agent，我目前已经在本地跑了稳定版，日常用来复盘周报、活动数据和客户沟通记录。但它的能力边界远不止这些，我自己有下一步的扩展计划。

一个是把结束节点换成“可变消息”，多做几个输出模板，比如“反思日记版”“项目结项版”“绩效回顾版”，不同场景切换不同侧重点。另一个是接入外部工具的“自动行为触发”，例如生成复盘报告之后，自动往飞书文档里写入待办事项，或者把报告同步到项目群。Dify的工具节点可以很方便地接Webhook，我已经在测试自动把“改进清单”推送到轻量任务管理工具，这样复盘报告就不只是“看”的，而是真的变成后续行动。

hindsight这个方向，我觉得未来一定会越来越重要。当AI能稳定地帮我们把过去的经验变成结构化的知识，团队和个人做决策的起点就不再是空白，而是站在完整的后见之明之上。如果有条件，强烈建议你也用Dify搭一个适合自己的复盘Agent，先说清楚你想让它回顾什么，再把这篇里的两个核心Prompt改造一下，一个能自我进化的复盘系统已经初具雏形了。