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description: 從會話中擷取可重用的模式，在儲存前進行品質自評，並決定正確的儲存路徑（全域 vs 專案）。
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# /learn-eval - 擷取、評估並儲存
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擴充了 `/learn` 指令，在寫入任何技能檔案之前，加入品質閘控 (Quality gate) 與儲存位置的決策。
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## 擷取對象
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尋找以下內容：
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1. **錯誤修復模式** — 根本原因 + 修復方法 + 可重用性
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2. **偵錯技巧** — 非直觀的步驟、工具組合
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3. **權宜措施 (Workarounds)** — 套件庫的奇特行為、API 限制、特定版本的修正
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4. **專案特定模式** — 慣例、架構決策、整合模式
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## 流程
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1. 審查會話以找出可擷取的模式
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2. 識別出最有價值且可重用的見解
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3. **決定儲存位置：**
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- 詢問：「這個模式是否對其他專案也有用？」
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- **全域 (Global)** (`~/.claude/skills/learned/`)：可在 2 個以上不同專案中使用的通用模式 (Bash 相容性、LLM API 行為、偵錯技巧等)。
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- **專案 (Project)** (目前專案中的 `.claude/skills/learned/`)：專案特定的知識 (特定配置檔案的特性、專案內部的架構決策等)。
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- 若有疑慮，優先選擇「全域」(將全域遷移至專案比反向操作更容易)。
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4. 使用以下格式撰寫技能檔案草稿：
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```markdown
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name: 模式名稱
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description: "請控制在 130 個字元以內"
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user-invocable: false
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origin: auto-extracted
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# [描述性模式名稱]
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**擷取日期：** [日期]
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**適用情境：** [簡短描述適用此模式的時機]
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## 問題
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[解決了什麼問題 — 請具體說明]
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## 解決方案
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[模式/技術/權宜措施 — 包含程式碼範例]
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## 何時使用
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[觸發條件]
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```
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5. **儲存前進行自評** (參考以下標準)：
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| 維度 | 1 | 3 | 5 |
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|-----------|---|---|---|
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| 具體性 | 僅有抽象原則，無程式碼範例 | 包含具代表性的程式碼範例 | 具備涵蓋所有使用模式的豐富範例 |
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| 可執行性 | 不清楚該採取什麼行動 | 主要步驟容易理解 | 具備立即執行性，涵蓋邊緣情況 |
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| 範圍契合度 | 太廣泛或太狹隘 | 大部分合適，邊界略顯模糊 | 名稱、觸發點與內容完美契合 |
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| 非冗餘性 | 與另一項技能幾乎相同 | 有些重疊但具備獨特觀點 | 具備完全獨特的價值 |
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| 覆蓋完整度 | 僅涵蓋目標任務的一小部分 | 涵蓋主要情況，缺少常見變體 | 涵蓋主要情況、邊緣情況與陷阱 |
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- 每個維度評分為 1–5 分
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- 若任何維度低於 3 分，請修改草稿並重新評分，直到所有維度均 ≥ 3
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- 向使用者展示評分表與最終草稿
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6. 請求使用者確認：
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- 展示：預計儲存路徑 + 評分表 + 最終草稿
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- 在獲得明確確認後才進行寫入
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7. 儲存至選定的位置
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## 步驟 5 的輸出格式 (評分表)
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| 維度 | 分數 | 理由/依據 |
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|-----------|-------|-----------|
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| 具體性 | N/5 | ... |
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| 可執行性 | N/5 | ... |
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| 範圍契合度 | N/5 | ... |
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| 非冗餘性 | N/5 | ... |
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| 覆蓋完整度 | N/5 | ... |
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| **總分** | **N/25** | |
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## 注意事項
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- 不要擷取瑣碎的修復 (拼字錯誤、簡單的語法錯誤)
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- 不要擷取一次性的問題 (特定 API 故障等)
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- 專注於能為未來會話節省時間的模式
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- 保持技能專一 — 每個技能檔案僅包含一個模式
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- 若「覆蓋完整度」評分較低，請在儲存前加入相關的變體說明
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