tomevault-io 持续学习技能 (Continuous Learning Skill)
自动在结束时评估 Claude Code 会话，以提取可重用模式并将其保存为 learned skills。
工作原理
此技能作为 Stop hook 在每个会话结束时运行：
- 会话评估: 检查会话是否有足够的消息 (默认: 10+)
- 模式检测: 识别会话中可提取的模式
- 技能提取: 将有用的模式保存到
~/.claude/skills/learned/
配置
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 | Description |
|---|---|
error_resolution |
特定错误是如何解决的 |
user_corrections |
来自用户纠正的模式 |
workarounds |
框架/库怪癖的解决方案 |
debugging_techniques |
有效的调试方法 |
project_specific |
项目特定约定 |
Hook 设置
添加到你的 ~/.claude/settings.json:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
为什么使用 Stop Hook?
- 轻量级: 会话结束时运行一次
- 非阻塞: 不会给每条消息增加延迟
- 完整上下文: 可以访问完整的会话记录
相关
- The Longform Guide - 持续学习章节
/learn命令 - 会话中手动提取模式
比较说明 (Research: Jan 2025)
vs Homunculus (github.com/humanplane/homunculus)
Homunculus v2 采取了更复杂的方法：
| Feature | Our Approach | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| 观察 (Observation) | Stop hook (会话结束) | PreToolUse/PostToolUse hooks (100% 可靠) |
| 分析 (Analysis) | 主上下文 | 后台 agent (Haiku) |
| 粒度 (Granularity) | 完整技能 | 原子 "instincts" (本能) |
| 置信度 (Confidence) | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 演进 (Evolution) | 直接从 skill | Instincts → cluster → skill/command/agent |
| 共享 (Sharing) | 无 | 导出/导入 instincts |
来自 homunculus 的关键见解:
"v1 依靠技能进行观察。技能是概率性的——它们大约 50-80% 的时间触发。v2 使用 hooks 进行观察（100% 可靠）并将 instincts 作为学习行为的原子单位。"
潜在 v2 增强功能
- 基于 Instinct 的学习 - 具有置信度评分的更小、原子行为
- 后台观察者 - 并行分析的 Haiku agent
- 置信度衰减 - 如果 instincts 被反驳，置信度会降低
- 领域标记 - code-style, testing, git, debugging, etc.
- 演进路径 - 将相关的 instincts 聚类为 skills/commands
参见: /Users/affoon/Documents/tasks/12-continuous-learning-v2.md 获取完整规范。
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