团队文档 Review 与经验学习闭环

把代码和文档修改变成团队共享资产：AI 读 Markdown，人审 HTML，人的反馈进入知识库和 skill。

底层链路

RuleIntent -> Markdown record -> HTML review page -> human review -> accepted learning / rejected anti-pattern -> skill/wiki update -> daily team review

AI 读 Markdown

记录目标、来源、范围、证据等级、验收标准、review 状态、认可经验和反模式。

人审 HTML

把同一内容做成清晰页面，便于负责人 review、判断质量和提出反馈。

经验进入 Skill

被认可的做法进入治理规范、wiki 或 skill；被否定的做法进入 anti-pattern 或 stop rule。

每日复盘

每天检查团队新增文档，逐步理解每个人的工作风格，只吸收好的，不吸收不好的。

Review Checklist

是否先在控制项目留下 Markdown 证据？
是否给人提供了 HTML review 页面？
人的反馈是否区分了“认可经验”和“否定反模式”？
是否更新了对应 skill、wiki、任务索引和恢复入口？
是否避免把临时例外、被批评做法或 D 级假设吸收成正向经验？

落点

治理规范：standards-stack/prompt/governance/DOCUMENT_REVIEW_LEARNING_LOOP.md

执行 Skill：standards-stack/agent-skills/skills/team-document-review-learning-loop/SKILL.md

每日复盘：work/team-learning/daily/YYYY-MM-DD/

反吸收规则

Important被团队认为不好的地方，不作为正向经验学习；只作为反模式、阻断条件或质量门槛保存。