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0📝 本期摘要
Hao的游戏PM笔记《游戏PM的AI实战手册》第14章，讲里程碑复盘怎么开才能让同样的问题不再出现。判断标准是复盘里每个问题后面都跟一条改进，改进要落成流程里的检查点、规则或测试，写“下次注意”的不算。开复盘前先回答三个问题：要解决什么、为什么是现在、开完以后有什么不同；准备阶段先收齐数据，原始数据用脚本整理，再交给AI分析，每条结论指回具体数据。每个问题按原本预期、实际、差距原因、下次怎么改四步分析，挑代表性的事写成案例卡。最后一部分复盘你和AI的协作，并分清执行对不对和做的事对不对。
❓ 本期讨论了这些问题
里程碑复盘为什么常常开成走流程或批判会？
开复盘之前要先回答哪三个问题？
为什么不能让AI直接读原始数据、誊写成复盘表格？
“下次注意”怎么换成能自动运行的检查？
怎么复盘自己和AI的协作？
🔥 本期核心内容
先定目的，再排议程
谁来开、每人讲几分钟，这些AI几秒钟就能排好，决定不了复盘有没有用。先写清这场复盘要解决什么、为什么是现在、开完以后哪些做法要改。议题按影响排序，需要主管层支持的问题，带着数据放进复盘。原始数据先用程序整理，再交给AI分析
模型誊写长数据时会漏行、串行，甚至补出不存在的数字。原始数据导出存档，用脚本去重、汇总、算延期天数，再把整理好的表交给AI找规律，每条结论都指回表里的具体行。改进跟在每个问题后面，落成检查
改进集中堆在最后，容易被读成追责。每个问题后面紧跟它的改进：外包需求理解偏差，就加外包启动检查清单；AI资产没清洗就进引擎，就在资产提交时用脚本检查面数、UV和贴图规格；agent同一个错第二次出现，就写进项目规则或Skill。复盘你和AI的协作
较大的活做完，让AI指出你一开始就该说清的要求、该先验证的假设、可以避免的返工。每次任务留一条记录，每月对比返工轮次、中途介入、被下游退回和额度卡住的次数。执行出错补规则；做的事本身不对，要回到目标和读者重新确认。
🏷️ 本期提到的人物与概念
概念：里程碑复盘 / Milestone Retrospective；行动后复盘 / After Action Review；案例卡 / Case Card；回归测试 / Regression Test；检查点 / Checkpoint
🔗 延伸话题
Q：游戏项目复盘的改进项怎么写才能落地？
A：每条改进写明落在流程的哪一步，是检查点、规则、测试、模板还是职责调整，再写负责人和完成时间。
Q：用AI准备复盘材料要注意什么？
A：不要让它整批读原始数据再誊写，先用脚本把数据整理成表，再让AI分析，每条结论指回具体行或纪要日期。
Q：AI做的东西格式全对，大家还是觉得没用，怎么复盘？
A：这属于做的事对不对，加规则解决不了，要回到目标和读者，拿给真正的使用者看。
🌐 About This Episode
Chapter 14 of Hao's Game PM Notes course shows game project managers how to run milestone retrospectives where every problem is followed by an improvement that becomes a checkpoint, rule or test. It also covers preparing data with scripts before AI analysis, writing reusable case cards, and reviewing how the team works with AI.
📖 本期延伸阅读
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