# Continuous Learning V2 > 基于 Instinct 的学习系统，通过 hooks 观察会话，创建具有置信度评分的原子 instincts，并将其演进为 skills/commands/agents。 Use when this capability is needed. - Skill: `tomevault-io/continuous-learning-v2-7` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add tomevault-io/continuous-learning-v2-7` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tomevault-io/continuous-learning-v2-7/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: tomevault-io (https://skillmd.com/u/tomevault-io) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/tomevault-io/continuous-learning-v2-7 --- # Continuous Learning v2 - 基于本能的架构 (Instinct-Based Architecture) 一个先进的学习系统，通过原子 "instincts"（具有置信度评分的小型学习行为），将你的 Claude Code 会话转化为可重用知识。 ## v2 新特性 | Feature | v1 | v2 | |---------|----|----| | 观察 (Observation) | Stop hook (会话结束) | PreToolUse/PostToolUse (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 | ## Instinct 模型 Instinct 是一个小的学习行为： ```yaml --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" --- # Prefer Functional Style ## Action Use functional patterns over classes when appropriate. ## Evidence - Observed 5 instances of functional pattern preference - User corrected class-based approach to functional on 2025-01-15 ``` **属性:** - **原子性 (Atomic)** — 一个触发器，一个动作 - **置信度加权 (Confidence-weighted)** — 0.3 = 试探性, 0.9 = 几乎确定 - **领域标记 (Domain-tagged)** — code-style, testing, git, debugging, workflow, etc. - **证据支持 (Evidence-backed)** — 跟踪创建它的观察结果 ## 工作原理 ``` Session Activity │ │ Hooks capture prompts + tool use (100% reliable) ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ observations.jsonl │ │ (prompts, tool calls, outcomes) │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ Observer agent reads (background, Haiku) ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ PATTERN DETECTION │ │ • User corrections → instinct │ │ • Error resolutions → instinct │ │ • Repeated workflows → instinct │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ Creates/updates ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ instincts/personal/ │ │ • prefer-functional.md (0.7) │ │ • always-test-first.md (0.9) │ │ • use-zod-validation.md (0.6) │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ /evolve clusters ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ evolved/ │ │ • commands/new-feature.md │ │ • skills/testing-workflow.md │ │ • agents/refactor-specialist.md │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` ## 快速开始 ### 1. 启用观察 Hooks 添加到你的 `~/.claude/settings.json`: ```json { "hooks": { "PreToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre" }] }], "PostToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post" }] }] } } ``` ### 2. 初始化目录结构 ```bash mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}} touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl ``` ### 3. 运行观察者 Agent (可选) 观察者可以在后台运行分析观察结果： ```bash # Start background observer ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/agents/start-observer.sh ``` ## 命令 | Command | Description | |---------|-------------| | `/instinct-status` | 显示所有已学习的 instincts 及其置信度 | | `/evolve` | 将相关的 instincts 聚类为 skills/commands | | `/instinct-export` | 导出 instincts 用于共享 | | `/instinct-import ` | 从其他人导入 instincts | ## 配置 编辑 `config.json`: ```json { "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/" } } ``` ## 文件结构 ``` ~/.claude/homunculus/ ├── identity.json # 你的资料，技术水平 ├── observations.jsonl # 当前会话观察结果 ├── observations.archive/ # 处理过的观察结果 ├── instincts/ │ ├── personal/ # 自动学习的 instincts │ └── inherited/ # 从其他人导入 └── evolved/ ├── agents/ # 生成的专家 agents ├── skills/ # 生成的 skills └── commands/ # 生成的 commands ``` ## 与 Skill Creator 集成 当你使用 [Skill Creator GitHub App](https://skill-creator.app) 时，它现在生成 **两者**： - 传统的 SKILL.md 文件 (为了向后兼容) - Instinct 集合 (为了 v2 学习系统) 来自 repo 分析的 Instincts 具有 `source: "repo-analysis"` 并包含源仓库 URL。 ## 置信度评分 置信度随时间演变： | Score | Meaning | Behavior | |-------|---------|----------| | 0.3 | 试探性 (Tentative) | 建议但不强制 | | 0.5 | 中等 (Moderate) | 相关时应用 | | 0.7 | 强 (Strong) | 自动批准应用 | | 0.9 | 几乎确定 (Near-certain) | 核心行为 | **置信度增加** 当： - 模式被重复观察到 - 用户不纠正建议的行为 - 来自其他源的类似 instincts 一致 **置信度降低** 当： - 用户明确纠正该行为 - 模式长时间未被观察到 - 出现矛盾的证据 ## 为什么用 Hooks vs Skills 进行观察？ > "v1 依靠技能进行观察。技能是概率性的——它们根据 Claude 的判断大约 50-80% 的时间触发。" Hooks **100% 的时间** 确定性地触发。这意味着： - 每个工具调用都被观察到 - 不会错过任何模式 - 学习是全面的 ## 向后兼容性 v2 与 v1 完全兼容： - 现有的 `~/.claude/skills/learned/` 技能仍然工作 - Stop hook 仍然运行 (但现在也馈送到 v2) - 渐进式迁移路径：并行运行两者 ## 隐私 - 观察结果 **本地** 保留在你的机器上 - 只有 **instincts** (模式) 可以被导出 - 不其实际代码或对话内容被共享 - 你控制导出的内容 ## 相关 - [Skill Creator](https://skill-creator.app) - 从 repo 历史生成 instincts - [Homunculus](https://github.com/humanplane/homunculus) - v2 架构的灵感 - [The Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持续学习章节 --- *基于 Instinct 的学习：通过一次一个观察结果，教 Claude 你的模式。* --- > Converted and distributed by [TomeVault](https://tomevault.io/claim/aaione) — claim your Tome and manage your conversions.