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Raw Blame History

name	description
continuous-learning	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。

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：

工作階段評估：檢查會話訊息量是否足夠（預設為 10 則以上）。
模式檢測：識別會話中可擷取的模式。
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：

{
  "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：

{
  "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。

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

基於本能的學習 - 更小、更原子的行為，並帶有信心評分。
背景觀察者 - 使用並行的 Haiku Agent 進行分析。
信心衰減 - 如果被矛盾的事實推翻，本能的信心分數會下降。
領域標籤 - code-style、testing、git、debugging 等。
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。

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