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continuous-learning

自动从 Claude Code 会话(Session)中提取可重用的模式(Pattern),并将其作为已学习的技能(Skill)保存以备将来使用。

写文件严重 0 · 高危 2xu-xiang/everything-claude-code-zh

它会碰到什么

扫了多少1 个文本文件,2 KB
它会碰到什么写文件
命中总数2 处
命中统计严重 0 · 高 2 · 中 0 · 低 0
逐条看命中(2 条严重或高危)
  • SKILL.md:59identity-config-write
    "hooks": {
  • SKILL.md:62identity-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

持续学习技能(Continuous Learning Skill)

Claude Code 会话结束时自动进行评估,提取可作为已学习技能保存的可重用模式(Pattern)。

工作原理(How it Works)

此技能在每个会话结束时作为 Stop 钩子(Hook) 执行:

  1. 会话评估:检查会话是否有足够的消息(默认:10 条以上)
  2. 模式检测:识别可从会话中提取的模式
  3. 技能提取:将有用的模式保存到 ~/.claude/skills/learned/

配置(Configuration)

通过编辑 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(Pattern Types)

| 模式 | 描述 |

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

| error_resolution | 特定错误的解决方法 |

| user_corrections | 来自用户修正的模式 |

| workarounds | 针对框架/库特性的解决方案 |

| debugging_techniques | 有效的调试方法(Debugging Approaches) |

| project_specific | 项目特定的约定 |

钩子配置(Hook Configuration)

添加到 ~/.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:仅在会话(Session)结束时执行一次
  • 非阻塞:不会给每条消息增加延迟(Latency)
  • 完整上下文:可以访问整个会话的转录内容

相关项目

  • The Longform Guide - 关于持续学习的部分
  • /learn 命令 - 会话中的手动模式提取

对比笔记(调查:2025年1月)

vs Homunculus

Homunculus v2 采用了更精细的方法:

| 功能 | 当前方法 | Homunculus v2 |

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

| 观察 | Stop 钩子 (会话结束时) | PreToolUse/PostToolUse 钩子 (100% 可靠性) |

| 分析 | 主上下文 (Main Context) | 后台智能体 (Background Agent, Haiku) |

| 粒度 | 完整的技能 | 原子级的“本能 (Instinct)” |

| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 的权重分配 |

| 演进 | 直接转换为技能 | 本能 → 集群 → 技能/命令/智能体 |

| 共享 | 无 | 本能的导出/导入 |

homunculus 的重要洞察:

> "v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的,触发率约为 50-80%。v2 使用钩子(100% 可靠性)进行观察,并使用本能作为学习行为的原子单位。"

v2 的潜在改进

  1. 基于本能的学习 - 具有置信度评分的更小、原子级的行为
  2. 后台观察者 - 并行分析的 Haiku 智能体
  3. 置信度衰减 - 在发生冲突时降低本能的置信度
  4. 领域标签 - 代码风格、测试、git、调试等
  5. 演进路径 - 将相关的本能聚类为技能/命令/智能体

详细信息:请参阅 /Users/affoon/Documents/tasks/12-continuous-learning-v2.md

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