continuous-learning
持续学习技能(Continuous Learning Skill)
在会话结束时自动评估 Claude Code 会话,提取可保存为已学习技能(Learned Skills)的可复用模式。
何时激活
- 设置从 Claude Code 会话中自动提取模式
- 为会话评估配置
Stop钩子(Hook) - 查看或整理
~/.claude/skills/learned/中的已学习技能 - 调整提取阈值或模式类别
- 比较 v1(当前)与 v2(基于直觉/Instinct)的方法
工作原理
此技能在每个会话结束时作为 Stop 钩子(Hook) 运行:
- 会话评估:检查会话是否有足够的消息(默认:10 条以上)
- 模式检测:从会话中识别可提取的模式
- 技能提取:将有用的模式保存到
~/.claude/skills/learned/
配置
编辑 config.json 进行自定义:
{
"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"
]
}
模式类型
| 模式 | 描述 |
|---|---|
error_resolution |
特定错误的解决方法 |
user_corrections |
来自用户纠偏的模式 |
workarounds |
针对框架/库缺陷的解决方案 |
debugging_techniques |
有效的调试方法 |
project_specific |
项目特定的约定 |
钩子设置(Hook Setup)
添加到您的 ~/.claude/settings.json:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
为什么使用 Stop 钩子?
- 轻量化:仅在会话结束时运行一次
- 非阻塞:不会给每条消息增加延迟
- 完整上下文:可以访问完整的会话记录
相关内容
- 长篇指南(The Longform Guide) - 关于持续学习的章节
/learn命令 - 会话中途手动提取模式
比较笔记(调研:2025年1月)
与 Homunculus 对比
Homunculus v2 采用了更复杂的方法:
| 特性 | 我们的方法 | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| 观察机制(Observation) | Stop 钩子(会话结束) |
PreToolUse/PostToolUse 钩子(100% 可靠) |
| 分析方式(Analysis) | 主上下文(Main context) | 后台智能体(Haiku agent) |
| 粒度(Granularity) | 完整技能(Full skills) | 原子化“直觉”(Atomic "instincts") |
| 置信度(Confidence) | 无 | 0.3-0.9 权重 |
| 演进路径(Evolution) | 直接生成技能 | 直觉 → 聚类 → 技能/命令/智能体 |
| 共享方式(Sharing) | 无 | 导出/导入直觉 |
来自 Homunculus 的关键见解:
“v1 依赖技能(Skills)进行观察。技能是概率性的——它们的触发频率约为 50-80%。v2 使用钩子(Hooks)进行观察(100% 可靠),并将‘直觉(Instincts)’作为学习行为的原子单位。”
潜在的 v2 增强功能
- 基于直觉的学习 - 带有置信度评分的更小、原子化的行为
- 后台观察者 - 并行分析的 Haiku 智能体
- 置信度衰减 - 如果发生冲突,直觉的置信度会降低
- 领域标签 - 代码风格、测试、Git、调试等
- 演进路径 - 将相关的直觉聚类为技能/命令
参见:/Users/affoon/Documents/tasks/12-continuous-learning-v2.md 获取完整规范。
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