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name: continuous-learning description: 自动从Claude Code会话中提取可复用的模式，并将其保存为学习到的技能以供将来使用。

持续学习技能

自动在会话结束时评估Claude Code会话，提取可复用的模式并保存为学习到的技能。

工作原理

此技能作为停止钩子在每次会话结束时运行：

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

配置

编辑 config.json 以自定义：

{
  "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

模式	描述
error_resolution	特定错误是如何解决的
user_corrections	来自用户纠正的模式
workarounds	针对框架/库特性的解决方案
debugging_techniques	有效的调试方法
project_specific	项目特定的约定

钩子设置

添加到您的 ~/.claude/settings.json：

{
  "hooks": {
    "Stop": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
      }]
    }]
  }
}

为何使用停止钩子？

• 轻量级：仅在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

• 长篇指南 - 关于持续学习的章节
• /learn 命令 - 会话中手动提取模式

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对比说明（研究：2025年1月）

与 Homunculus (github.com/humanplane/homunculus) 对比

Homunculus v2 采用了更复杂的方法：

特性	我们的方法	Homunculus v2
观察方式	停止钩子（会话结束时）	PreToolUse/PostToolUse 钩子（100% 可靠）
分析方式	主上下文	后台代理（Haiku）
粒度	完整技能	原子化的“本能”
置信度	无	0.3-0.9 加权
演化路径	直接转为技能	本能 → 聚类 → 技能/命令/代理
共享	无	导出/导入本能

来自 homunculus 的关键见解：

“v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的——它们大约有 50-80% 的时间会被触发。v2 使用钩子进行观察（100% 可靠），并将本能作为学习行为的基本单位。”

潜在的 v2 增强功能

1. 基于本能的学习 - 更小、原子化的行为，带有置信度评分
2. 后台观察器 - Haiku 代理并行分析
3. 置信度衰减 - 如果被否定，本能会失去置信度
4. 领域标记 - 代码风格、测试、Git、调试等
5. 演化路径 - 将相关的本能聚类成技能/命令

完整规范请参见：/Users/affoon/Documents/tasks/12-continuous-learning-v2.md。