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name: continuous-learning
description: 自動從 Claude Code 會話中擷取可重用的模式，並將其儲存為已學習技能以供未來使用。
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# 持續學習技能 (Continuous Learning Skill)

在會話結束時自動評估 Claude Code 工作階段，以擷取可儲存為已學習技能 (Learned skills) 的可重用模式。

## 何時啟用

- 設定從 Claude Code 會話中自動擷取模式的功能。
- 配置用於會話評估的 Stop 鉤子 (Hook)。
- 審查或整理 `~/.claude/skills/learned/` 中的已學習技能。
- 調整擷取閾值或模式類別。
- 比較 v1（本版本）與 v2（基於本能）方法的差異。

## 運作方式

此技能在每個會話結束時作為 **Stop 鉤子** 執行：

1. **工作階段評估**：檢查會話訊息量是否足夠（預設為 10 則以上）。
2. **模式檢測**：識別會話中可擷取的模式。
3. **技能擷取**：將有用的模式儲存到 `~/.claude/skills/learned/`。

## 配置說明

編輯 `config.json` 進行自定義：

```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` | 特定錯誤是如何被解決的 |
| `user_corrections` | 來自使用者指正的模式 |
| `workarounds` | 針對框架/函式庫特有問題的變通方案 |
| `debugging_techniques` | 有效的偵錯方法 |
| `project_specific` | 專案特定的慣例 |

## 鉤子設定 (Hook Setup)

將以下內容新增至您的 `~/.claude/settings.json`：

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

## 為什麼選擇 Stop 鉤子？

- **輕量化**：每個會話僅在結束時執行一次。
- **無阻塞**：不會增加每則訊息的回應延遲。
- **完整脈絡**：可以存取完整的對話紀錄。

## 相關資源

- [The Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持續學習章節
- `/learn` 指令 - 在會話中手動擷取模式

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## 比較筆記 (研究時間：2025 年 1 月)

### 與 Homunculus 的比較

Homunculus v2 採用了更為精細的方法：

| 特性 | 我們的做法 (v1) | Homunculus v2 |
|---------|--------------|---------------|
| 觀察方式 | Stop 鉤子 (會話結束) | PreToolUse/PostToolUse 鉤子 (100% 可靠) |
| 分析方式 | 主上下文 (Main context) | 背景 Agent (Haiku) |
| 粒度大小 | 完整的技能 (Full skills) | 原子級「本能 (Instincts)」 |
| 信心評分 | 無 | 0.3-0.9 加權評分 |
| 演進路徑 | 直接轉為技能 | 本能 → 聚類 → 技能/指令/Agent |
| 共享機制 | 無 | 匯出/匯入本能 |

**來自 Homunculus 的關鍵洞察：**
> 「v1 依賴技能來觀察。技能是機率性的——觸發率約 50-80%。v2 使用鉤子進行觀察（100% 可靠），並將『本能』作為學習行為的最小原子單位。」

### v2 的潛在增強方向

1. **基於本能的學習** - 更小、更原子的行為，並帶有信心評分。
2. **背景觀察者** - 使用並行的 Haiku Agent 進行分析。
3. **信心衰減** - 如果被矛盾的事實推翻，本能的信心分數會下降。
4. **領域標籤** - code-style、testing、git、debugging 等。
5. **演進路徑** - 將相關的本能聚類成技能或指令。

參見：`/Users/affoon/Documents/tasks/12-continuous-learning-v2.md` 獲取完整規範。