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[已棄用 - 請改用 continuous-learning-v2] 舊版 v1 停止鉤子技能提取器。v2 是嚴格超集,具備基於直覺、專案範圍、鉤子可靠的學習功能。請勿呼叫 v1;將持續學習、工作階段學習和模式提取請求導向 continuous-learning-v2。

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更新於 2026/7/14
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[已棄用 - 請改用 continuous-learning-v2] 舊版 v1 停止鉤子技能提取器。v2 是嚴格超集,具備基於直覺、專案範圍、鉤子可靠的學習功能。請勿呼叫 v1;將持續學習、工作階段學習和模式提取請求導向 continuous-learning-v2。

持續學習技能 - 已棄用

已於 2026-04-28 棄用。 請改用 continuous-learning-v2。v2 是嚴格超集:停止鉤子觀察變成 PreToolUse/PostToolUse 觀察,完整技能變成帶有信心評分的原子化直覺,僅全域儲存變成專案範圍加上全域提升。

此檔案保留作為歸檔參考,並與現有安裝保持向後相容。


原始 v1 文件(歸檔)

在 Claude Code 工作階段結束時自動評估,以提取可重複使用的模式,並儲存為已學習的技能。

何時啟用

  • 設定從 Claude Code 工作階段自動提取模式
  • 設定用於工作階段評估的停止鉤子
  • 檢閱或管理 ~/.claude/skills/learned/ 中的已學習技能
  • 調整提取門檻或模式類別
  • 比較 v1(此版本)與 v2(基於直覺)的方法

狀態

此 v1 技能仍受支援,但 continuous-learning-v2 是新安裝的首選路徑。若您明確需要較簡單的停止鉤子提取流程,或需要與舊版已學習技能工作流程相容,請保留 v1。

運作方式

此技能在每個工作階段結束時作為停止鉤子執行:

  1. 工作階段評估:檢查工作階段是否有足夠的訊息(預設:10 則以上)
  2. 模式偵測:從工作階段中識別可提取的模式
  3. 技能提取:將有用的模式儲存至 ~/.claude/skills/learned/

設定

編輯 config.json 以自訂:

{
  "min_session_length": 10,
  "extraction_threshold": "medium",
  "auto_approve": false,
  "learned_skills_path": "~/.claude/skills/learned/",
  "patterns_to_detect": [
    "error_resolution",
    "user_corrections",
    "workarounds",
    "debugging_techniques",
    "project_specific"
  ],
  "ignore_patterns": [
    "simple_typos",
    "one_time_fixes",
    "external_api_issues"
  ]
}

模式類型

模式 說明
error_resolution 特定錯誤如何被解決
user_corrections 來自使用者修正的模式
workarounds 框架/函式庫問題的解決方案
debugging_techniques 有效的除錯方法
project_specific 專案特定的慣例

鉤子設定

新增至您的 ~/.claude/settings.json

{
  "hooks": {
    "Stop": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
      }]
    }]
  }
}

為什麼使用停止鉤子?

  • 輕量:僅在工作階段結束時執行一次
  • 非阻塞:不會增加每則訊息的延遲
  • 完整上下文:可存取完整的工作階段記錄

相關資源

  • 長篇指南 - 關於持續學習的章節
  • /learn 指令 - 在工作階段中手動提取模式

比較筆記(研究:2025 年 1 月)

與 Homunculus 比較

Homunculus v2 採用了更複雜的方法:

功能 我們的方法 Homunculus v2
觀察 停止鉤子(工作階段結束) PreToolUse/PostToolUse 鉤子(100% 可靠)
分析 主要上下文 背景代理(Haiku)
粒度 完整技能 原子化「直覺」
信心 0.3-0.9 加權
演化 直接成為技能 直覺 → 叢集 → 技能/指令/代理
分享 匯出/匯入直覺

從 homunculus 獲得的主要見解:

「v1 依賴技能來觀察。技能是機率性的——它們大約在 50-80% 的情況下觸發。v2 使用鉤子進行觀察(100% 可靠),並將直覺作為學習行為的原子單位。」

潛在的 v2 增強功能

  1. 基於直覺的學習 - 較小、原子化的行為,帶有信心評分
  2. 背景觀察者 - Haiku 代理並行分析
  3. 信心衰減 - 若被矛盾,直覺會失去信心
  4. 領域標記 - 程式碼風格、測試、git、除錯等
  5. 演化路徑 - 將相關直覺叢集成技能/指令

請參閱:docs/continuous-learning-v2-spec.md 以取得完整規格。