continuous-learning: скилл извлечения шаблонов кода

--- name: continuous-learning description: Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use. --- # 持續學習技能 自動評估 Claude Code 工作階段結束時的內容，提取可重用模式並儲存為學習技能。 ## 運作方式 此技能作為 **Stop hook** 在每個工作階段結束時執行： 1. **工作階段評估**：檢查工作階段是否有足夠訊息（預設：10+ 則） 2. **模式偵測**：從工作階段識別可提取的模式 3. **技能提取**：將有用模式儲存到 `~/.claude/skills/learned/` ## 設定 編輯 `config.json` 以自訂： ```json { "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 | 描述 | |------|------| | `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/函式庫怪異問題的解決方案 | | `debugging_techniques` | 有效的除錯方法 | | `project_specific` | 專案特定慣例 | ## Hook 設定 新增到你的 `~/.claude/settings.json`： ```json { "hooks": { "Stop": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh" }] }] } } ``` ## 為什麼用 Stop Hook？ - **輕量**：工作階段結束時只執行一次 - **非阻塞**：不會為每則訊息增加延遲 - **完整上下文**：可存取完整工作階段記錄 ## 相關 - [Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持續學習章節 - `/learn` 指令 - 工作階段中手動提取模式 --- ## 比較筆記（研究：2025 年 1 月） ### vs Homunculus Homunculus v2 採用更複雜的方法： | 功能 | 我們的方法 | Homunculus v2 | |------|----------|---------------| | 觀察 | Stop hook（工作階段結束） | PreToolUse/PostToolUse hooks（100% 可靠） | | 分析 | 主要上下文 | 背景 agent（Haiku） | | 粒度 | 完整技能 | 原子「本能」 | | 信心 | 無 | 0.3-0.9 加權 | | 演化 | 直接到技能 | 本能 → 聚類 → 技能/指令/agent | | 分享 | 無 | 匯出/匯入本能 | **來自 homunculus 的關鍵見解：** > "v1 依賴技能進行觀察。技能是機率性的——它們觸發約 50-80% 的時間。v2 使用 hooks 進行觀察（100% 可靠），並以本能作為學習行為的原子單位。" ### 潛在 v2 增強 1. **基於本能的學習** - 較小的原子行為，帶信心評分 2. **背景觀察者** - Haiku agent 並行分析 3. **信心衰減** - 如果被矛盾則本能失去信心 4. **領域標記** - code-style、testing、git、debugging 等 5. **演化路徑** - 將相關本能聚類為技能/指令 參見：`docs/continuous-learning-v2-spec.md` 完整規格。