docs(ko-KR): add Korean translation for skills

- 15 skill categories (17 files): coding-standards, tdd-workflow,
  frontend-patterns, backend-patterns, security-review (2 files),
  postgres-patterns, verification-loop, continuous-learning,
  continuous-learning-v2, eval-harness, iterative-retrieval,
  strategic-compact, golang-patterns, golang-testing, clickhouse-io,
  project-guidelines-example

docs/ko-KR/skills/continuous-learning/SKILL.md

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+---
+name: continuous-learning
+description: Claude Code 세션에서 재사용 가능한 패턴을 자동으로 추출하여 향후 사용을 위한 학습된 스킬로 저장합니다.
+origin: ECC
+---
+
+# 지속적 학습 스킬
+
+Claude Code 세션 종료 시 자동으로 평가하여 학습된 스킬로 저장할 수 있는 재사용 가능한 패턴을 추출합니다.
+
+## 활성화 시점
+
+- Claude Code 세션에서 자동 패턴 추출을 설정할 때
+- 세션 평가를 위한 Stop Hook을 구성할 때
+- `~/.claude/skills/learned/`에서 학습된 스킬을 검토하거나 큐레이션할 때
+- 추출 임계값이나 패턴 카테고리를 조정할 때
+- v1 (이 방식)과 v2 (본능 기반) 접근법을 비교할 때
+
+## 작동 방식
+
+이 스킬은 각 세션 종료 시 **Stop Hook**으로 실행됩니다:
+
+1. **세션 평가**: 세션에 충분한 메시지가 있는지 확인 (기본값: 10개 이상)
+2. **패턴 감지**: 세션에서 추출 가능한 패턴을 식별
+3. **스킬 추출**: 유용한 패턴을 `~/.claude/skills/learned/`에 저장
+
+## 구성
+
+`config.json`을 편집하여 사용자 지정합니다:
+
+```json
+{
+  "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"
+  ]
+}
+```
+
+## 패턴 유형
+
+| 패턴 | 설명 |
+|---------|-------------|
+| `error_resolution` | 특정 에러가 어떻게 해결되었는지 |
+| `user_corrections` | 사용자 수정으로부터의 패턴 |
+| `workarounds` | 프레임워크/라이브러리 특이점에 대한 해결책 |
+| `debugging_techniques` | 효과적인 디버깅 접근법 |
+| `project_specific` | 프로젝트 고유 컨벤션 |
+
+## Hook 설정
+
+`~/.claude/settings.json`에 추가합니다:
+
+```json
+{
+  "hooks": {
+    "Stop": [{
+      "matcher": "*",
+      "hooks": [{
+        "type": "command",
+        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
+      }]
+    }]
+  }
+}
+```
+
+## Stop Hook을 사용하는 이유
+
+- **경량**: 세션 종료 시 한 번만 실행
+- **비차단**: 모든 메시지에 지연을 추가하지 않음
+- **완전한 컨텍스트**: 전체 세션 트랜스크립트에 접근 가능
+
+## 관련 항목
+
+- [The Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 지속적 학습 섹션
+- `/learn` 명령어 - 세션 중 수동 패턴 추출
+
+---
+
+## 비교 노트 (연구: 2025년 1월)
+
+### vs Homunculus
+
+Homunculus v2는 더 정교한 접근법을 취합니다:
+
+| 기능 | 우리의 접근법 | Homunculus v2 |
+|---------|--------------|---------------|
+| 관찰 | Stop Hook (세션 종료 시) | PreToolUse/PostToolUse Hook (100% 신뢰) |
+| 분석 | 메인 컨텍스트 | 백그라운드 에이전트 (Haiku) |
+| 세분성 | 완전한 스킬 | 원자적 "본능" |
+| 신뢰도 | 없음 | 0.3-0.9 가중치 |
+| 진화 | 스킬로 직접 | 본능 -> 클러스터 -> 스킬/명령어/에이전트 |
+| 공유 | 없음 | 본능 내보내기/가져오기 |
+
+**Homunculus의 핵심 통찰:**
+> "v1은 관찰을 스킬에 의존했습니다. 스킬은 확률적이어서 약 50-80%의 확률로 실행됩니다. v2는 관찰에 Hook(100% 신뢰)을 사용하고 본능을 학습된 행동의 원자 단위로 사용합니다."
+
+### 잠재적 v2 개선 사항
+
+1. **본능 기반 학습** - 신뢰도 점수가 있는 더 작고 원자적인 행동
+2. **백그라운드 관찰자** - 병렬로 분석하는 Haiku 에이전트
+3. **신뢰도 감쇠** - 반박 시 본능의 신뢰도 감소
+4. **도메인 태깅** - code-style, testing, git, debugging 등
+5. **진화 경로** - 관련 본능을 스킬/명령어로 클러스터링
+
+자세한 사양은 `docs/continuous-learning-v2-spec.md`를 참조하세요.