Anantha-236 Sürekli Öğrenme Skill'i
Claude Code oturumlarını sonunda otomatik olarak değerlendirir ve öğrenilmiş skill'ler olarak kaydedilebilecek yeniden kullanılabilir kalıpları çıkarır.
Ne Zaman Aktifleştirmelisiniz
- Claude Code oturumlarından otomatik kalıp çıkarma ayarlarken
- Oturum değerlendirmesi için Stop hook'u yapılandırırken
~/.claude/skills/learned/içindeki öğrenilmiş skill'leri incelerken veya düzenlerken- Çıkarma eşiklerini veya kalıp kategorilerini ayarlarken
- v1 (bu) ile v2 (instinct tabanlı) yaklaşımlarını karşılaştırırken
Nasıl Çalışır
Bu skill her oturumun sonunda Stop hook olarak çalışır:
- Oturum Değerlendirmesi: Oturumun yeterli mesaja sahip olup olmadığını kontrol eder (varsayılan: 10+)
- Kalıp Tespiti: Oturumdan çıkarılabilir kalıpları tanımlar
- Skill Çıkarma: Yararlı kalıpları
~/.claude/skills/learned/dizinine kaydeder
Konfigürasyon
Özelleştirmek için config.json dosyasını düzenleyin:
{
"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"
]
}
Kalıp Tipleri
| Kalıp | Açıklama |
|---|---|
error_resolution |
Belirli hataların nasıl çözüldüğü |
user_corrections |
Kullanıcı düzeltmelerinden kalıplar |
workarounds |
Framework/kütüphane tuhaflıklarına çözümler |
debugging_techniques |
Etkili hata ayıklama yaklaşımları |
project_specific |
Projeye özgü kurallar |
Hook Kurulumu
~/.claude/settings.json dosyanıza ekleyin:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
Neden Stop Hook?
- Hafif: Oturum sonunda bir kez çalışır
- Bloke Etmeyen: Her mesaja gecikme eklemez
- Tam Bağlam: Tam oturum kaydına erişimi vardır
İlgili
- The Longform Guide - Sürekli öğrenme bölümü
/learnkomutu - Oturum ortasında manuel kalıp çıkarma
Karşılaştırma Notları (Araştırma: Ocak 2025)
vs Homunculus
Homunculus v2 daha sofistike bir yaklaşım benimsiyor:
| Özellik | Bizim Yaklaşım | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| Gözlem | Stop hook (oturum sonu) | PreToolUse/PostToolUse hooks (%100 güvenilir) |
| Analiz | Ana bağlam | Arka plan agent'ı (Haiku) |
| Granülerlik | Tam skill'ler | Atomik "instinct'ler" |
| Güven | Yok | 0.3-0.9 ağırlıklı |
| Evrim | Doğrudan skill'e | Instinct'ler → kümeleme → skill/command/agent |
| Paylaşım | Yok | Instinct'leri dışa/içe aktar |
Homunculus'tan temel içgörü:
"v1 gözlem için skill'lere güveniyordu. Skill'ler olasılıksaldır—zamanın ~%50-80'inde tetiklenirler. v2 gözlem için hook'ları kullanır (%100 güvenilir) ve öğrenilmiş davranışın atomik birimi olarak instinct'leri kullanır."
Potansiyel v2 İyileştirmeleri
- Instinct tabanlı öğrenme - Güven skorlaması ile daha küçük, atomik davranışlar
- Arka plan gözlemcisi - Paralel analiz yapan Haiku agent'ı
- Güven azalması - Çelişkiye uğrarsa instinct'ler güven kaybeder
- Alan etiketleme - code-style, testing, git, debugging, vb.
- Evrim yolu - İlgili instinct'leri skill/command'lara kümeleme
Bkz: Tam spec için docs/continuous-learning-v2-spec.md.