# Self Learning

> Самообучение (self-learning) — Athena

- Skill: `zarubinvibe/self-learning` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add zarubinvibe/self-learning`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zarubinvibe/self-learning/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: zarubinvibe (https://skillmd.com/u/zarubinvibe)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/zarubinvibe/self-learning

---


# Самообучение (self-learning) — Athena

Превращает каждую сессию в компаундящееся знание. Метод Карпаты: **синтез на записи**
(чистим и обобщаем урок в момент записи, не храним сырье), **одна метрика делает петлю умной**,
**победитель = новый baseline**, **полезная оппозиция** (учимся и из критики, не только из ошибок).

Запускать на логическом чекпойнте (фаза закрыта) и/или в конце сессии — ДО хэндоффа.
Дешево по токенам: это короткий структурированный проход, не отдельное исследование.

## Логи (живут в `~/.claude/self-learning/`, создаются раз, не затираются)
- `lessons-log.md` — ошибки и системные выводы (append-only).
- `agents-routing-log.md` — исход выбора движка/модели/роя (что выбрал → сработало ли).
- `token-audit-log.md` — куда ушел бюджет и как сэкономить в следующий раз.
- `session-review-template.md` — скелет ретро (read-only, обновляется с ОС).

## Процедура (4 шага, по порядку)

### 1. Разбор ошибок → системное правило
Для каждой нетривиальной ошибки/тупика сессии:
- **Причина** (корневая, не симптом).
- **Исправление** (что сделал).
- **Системный вывод** — правило, чтобы НЕ повторить (обобщение, не пересказ).
Дописать в `lessons-log.md`. Если правило широкое — поднять в CLAUDE.md/rules или память.
Перед нетривиальной задачей в будущем — сверяться с этим логом (gate самообучения).

### 2. Token-аудит → экономия в следующий раз
- Что съело бюджет (большие Read-серии? повтор контекста? рой не туда? раздутый контекст?).
- Конкретная оптимизация на следующий раз (разведка-first, субагент на тяжелое чтение,
  раньше закрыть сессию, точнее scope).
- Дописать строку в `token-audit-log.md`. Накопленные паттроны → правило экономии.

### 3. Данные о владельце + повторяющиеся паттерны → смена подхода
- Узнал устойчивое о владельце (предпочтение, стек, стиль, граница) → durable-память
  (`~/.claude/projects/.../memory/`), тип `user`/`feedback`. НЕ разовое — только устойчивое.
- Заметил повторяющийся паттерн (одна и та же правка/просьба/ошибка ≥2 раз) → предложить
  автоматизацию (хук/скрипт/скилл) ИЛИ изменить дефолтный подход. Это и есть «менять подходы».

### 4. Routing-исход (если был выбор движка/модели/роя)
- Что выбрал (модель/рой/движок) под задачу, по какому сигналу.
- Сработало или нет, что выбрать в следующий раз при том же сигнале.
- Дописать в `agents-routing-log.md`. Перед следующим routing-решением — сверяться.

## keep-or-revert (для автономных петель)
Любая самооптимизация ОС проходит цикл: предложить ОДНО изменение → измерить по
объективной метрике → лучше = keep (новый baseline), хуже = revert. Без метрики петля
не «умная», а «занятая» — не запускать автономный loop без явной метрики.

## После прохода
1. Кратко владельцу: 1-3 урока + 1 предложение что улучшить/автоматизировать.
2. Затем хэндофф (см. session-lifecycle в CLAUDE.md) и закрытие сессии.