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知仓学习社ZHICANG

continuous-learning-v2

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

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  • SKILL.md:108identity-config-write
    "hooks": {
  • SKILL.md:111identity-config-write
    "hooks": [{
  • SKILL.md:118identity-config-write
    "hooks": [{

这一栏是扫描器报的事实,不是结论。命中多不等于有毒(安全工具、规则库、示例脚本本来就会包含危险写法),命中少也不等于干净。它和你手上的凭据、文件、网络有什么关系,需要你自己看。

技能内容

Continuous Learning v2 - インスティンクトベースアーキテクチャ

Claude Codeセッションを信頼度スコアリング付きの小さな学習済み行動である「インスティンクト」を通じて再利用可能な知識に変える高度な学習システム。

v2の新機能

| 機能 | v1 | v2 |

|---------|----|----|

| 観察 | Stopフック(セッション終了) | PreToolUse/PostToolUse(100%信頼性) |

| 分析 | メインコンテキスト | バックグラウンドエージェント(Haiku) |

| 粒度 | 完全なスキル | アトミック「インスティンクト」 |

| 信頼度 | なし | 0.3-0.9重み付け |

| 進化 | 直接スキルへ | インスティンクト → クラスター → スキル/コマンド/エージェント |

| 共有 | なし | インスティンクトのエクスポート/インポート |

インスティンクトモデル

インスティンクトは小さな学習済み行動です:

---
id: prefer-functional-style
trigger: "when writing new functions"
confidence: 0.7
domain: "code-style"
source: "session-observation"
---

# 関数型スタイルを優先

## Action
適切な場合はクラスよりも関数型パターンを使用します。

## Evidence
- 関数型パターンの優先が5回観察されました
- ユーザーが2025-01-15にクラスベースのアプローチを関数型に修正しました

プロパティ:

  • アトミック — 1つのトリガー、1つのアクション
  • 信頼度重み付け — 0.3 = 暫定的、0.9 = ほぼ確実
  • ドメインタグ付き — code-style、testing、git、debugging、workflowなど
  • 証拠に基づく — それを作成した観察を追跡

仕組み

セッションアクティビティ
      │
      │ フックがプロンプト + ツール使用をキャプチャ(100%信頼性)
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│         observations.jsonl              │
│   (プロンプト、ツール呼び出し、結果)       │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      │ Observerエージェントが読み取り(バックグラウンド、Haiku)
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│          パターン検出                    │
│   • ユーザー修正 → インスティンクト      │
│   • エラー解決 → インスティンクト        │
│   • 繰り返しワークフロー → インスティンクト │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      │ 作成/更新
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│         instincts/personal/             │
│   • prefer-functional.md (0.7)          │
│   • always-test-first.md (0.9)          │
│   • use-zod-validation.md (0.6)         │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      │ /evolveクラスター
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│              evolved/                   │
│   • commands/new-feature.md             │
│   • skills/testing-workflow.md          │
│   • agents/refactor-specialist.md       │
└─────────────────────────────────────────┘

クイックスタート

1. 観察フックを有効化

~/.claude/settings.jsonに追加します。

プラグインとしてインストールした場合(推奨):

プラグインの `hooks/hooks.json` が Claude Code v2.1+ で自動読み込みされるため、`~/.claude/settings.json` に追加の hook 設定は不要です。`observe.sh` はそこで既に登録されています。

以前に `observe.sh` を `~/.claude/settings.json` にコピーした場合は、重複した `PreToolUse` / `PostToolUse` ブロックを削除してください。重複登録は二重実行と `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}` 解決エラーを引き起こします。この変数はプラグイン管理の `hooks/hooks.json` でのみ展開されます。

**`~/.claude/skills`に手動でインストールした場合**:

{

"hooks": {

"PreToolUse": [{

"matcher": "*",

"hooks": [{

"type": "command",

"command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"

}]

}],

"PostToolUse": [{

"matcher": "*",

"hooks": [{

"type": "command",

"command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"

}]

}]

}

}


### 2. ディレクトリ構造を初期化

Python CLIが自動的に作成しますが、手動で作成することもできます:

mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}}

touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl


### 3. インスティンクトコマンドを使用

/instinct-status # 信頼度スコア付きの学習済みインスティンクトを表示

/evolve # 関連するインスティンクトをスキル/コマンドにクラスター化

/instinct-export # 共有のためにインスティンクトをエクスポート

/instinct-import # 他の人からインスティンクトをインポート


## コマンド

| コマンド | 説明 |
|---------|-------------|
| `/instinct-status` | すべての学習済みインスティンクトを信頼度と共に表示 |
| `/evolve` | 関連するインスティンクトをスキル/コマンドにクラスター化 |
| `/instinct-export` | 共有のためにインスティンクトをエクスポート |
| `/instinct-import <file>` | 他の人からインスティンクトをインポート |

## 設定

`config.json`を編集:

{

"version": "2.0",

"observation": {

"enabled": true,

"store_path": "~/.claude/homunculus/observations.jsonl",

"max_file_size_mb": 10,

"archive_after_days": 7

},

"instincts": {

"personal_path": "~/.claude/homunculus/instincts/personal/",

"inherited_path": "~/.claude/homunculus/instincts/inherited/",

"min_confidence": 0.3,

"auto_approve_threshold": 0.7,

"confidence_decay_rate": 0.05

},

"observer": {

"enabled": true,

"model": "haiku",

"run_interval_minutes": 5,

"patterns_to_detect": [

"user_corrections",

"error_resolutions",

"repeated_workflows",

"tool_preferences"

]

},

"evolution": {

"cluster_threshold": 3,

"evolved_path": "~/.claude/homunculus/evolved/"

}

}


## ファイル構造

~/.claude/homunculus/

├── identity.json # プロフィール、技術レベル

├── observations.jsonl # 現在のセッション観察

├── observations.archive/ # 処理済み観察

├── instincts/

│ ├── personal/ # 自動学習されたインスティンクト

│ └── inherited/ # 他の人からインポート

└── evolved/

├── agents/ # 生成された専門エージェント

├── skills/ # 生成されたスキル

└── commands/ # 生成されたコマンド


## Skill Creatorとの統合

[Skill Creator GitHub App](https://skill-creator.app)を使用すると、**両方**が生成されます:
- 従来のSKILL.mdファイル(後方互換性のため)
- インスティンクトコレクション(v2学習システム用)

リポジトリ分析からのインスティンクトには`source: "repo-analysis"`があり、ソースリポジトリURLが含まれます。

## 信頼度スコアリング

信頼度は時間とともに進化します:

| スコア | 意味 | 動作 |
|-------|---------|----------|
| 0.3 | 暫定的 | 提案されるが強制されない |
| 0.5 | 中程度 | 関連する場合に適用 |
| 0.7 | 強い | 適用が自動承認される |
| 0.9 | ほぼ確実 | コア動作 |

**信頼度が上がる**場合:
- パターンが繰り返し観察される
- ユーザーが提案された動作を修正しない
- 他のソースからの類似インスティンクトが一致する

**信頼度が下がる**場合:
- ユーザーが明示的に動作を修正する
- パターンが長期間観察されない
- 矛盾する証拠が現れる

## 観察にスキルではなくフックを使用する理由は?

> 「v1はスキルに依存して観察していました。スキルは確率的で、Claudeの判断に基づいて約50-80%の確率で発火します。」

フックは**100%の確率で**決定論的に発火します。これは次のことを意味します:
- すべてのツール呼び出しが観察される
- パターンが見逃されない
- 学習が包括的

## 後方互換性

v2はv1と完全に互換性があります:
- 既存の`~/.claude/skills/learned/`スキルは引き続き機能
- Stopフックは引き続き実行される(ただしv2にもフィードされる)
- 段階的な移行パス:両方を並行して実行

## プライバシー

- 観察はマシン上で**ローカル**に保持されます
- **インスティンクト**(パターン)のみをエクスポート可能
- 実際のコードや会話内容は共有されません
- エクスポートする内容を制御できます

## 関連

- [Skill Creator](https://skill-creator.app) - リポジトリ履歴からインスティンクトを生成
- Homunculus - v2アーキテクチャのインスピレーション(アトミック観察、信頼度スコアリング、インスティンクト進化パイプライン)
- [The Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 継続的学習セクション

---

*インスティンクトベースの学習:一度に1つの観察で、Claudeにあなたのパターンを教える。*

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同名技能的其他版本

有 7 个不同仓库或目录里都有叫 continuous-learning-v2 的技能。它们内容并不相同,别混用:

  • affaan-m/ECC — Sistema de aprendizaje basado en instintos que observa sesiones mediante hooks, crea insti
  • affaan-m/ECC — 훅을 통해 세션을 관찰하고, 신뢰도 점수가 있는 원자적 본능을 생성하며, 이를 스킬/명령어/에이전트로 진화시키는 본능 기반 학습 시스템. v2.1에서는 프로젝트
  • affaan-m/ECC — Hook'lar aracılığıyla oturumları gözlemleyen, güven skorlaması ile atomik instinct'ler olu
  • affaan-m/ECC — 基于本能的学习系统,通过钩子观察会话,创建带置信度评分的原子本能,并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能,以防止跨项目污染。
  • affaan-m/ECC — Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts
  • affaan-m/ECC — Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts