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everything-claude-code/docs/zh-CN/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md

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name: continuous-learning-v2
description: 基于本能的学习系统,通过钩子观察会话,创建具有置信度评分的原子本能,并将其进化为技能/命令/代理。
origin: ECC
version: 2.0.0
---
# 持续学习 v2 - 基于本能的架构
一个高级学习系统,通过原子化的“本能”——带有置信度评分的小型习得行为——将你的 Claude Code 会话转化为可重用的知识。
部分灵感来源于 humanplane (credit: @humanplane) 的 Homunculus 项目。
## 何时激活
* 设置从 Claude Code 会话中自动学习时
* 通过钩子配置基于本能的行为提取时
* 调整学习行为的置信度阈值时
* 审查、导出或导入本能库时
* 将本能进化为完整技能、命令或代理时
## v2 的新特性
| 特性 | v1 | v2 |
|---------|----|----|
| 观察 | 停止钩子(会话结束) | 工具使用前/后100% 可靠) |
| 分析 | 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 |
| 演进 | 直接到技能 | 本能 → 聚类 → 技能/命令/代理 |
| 共享 | 无 | 导出/导入本能 |
## 本能模型
一个本能是一个小型习得行为:
```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** — 一个触发条件,一个动作
* **置信度加权** — 0.3 = 尝试性的0.9 = 近乎确定
* **领域标记** — 代码风格、测试、git、调试、工作流等
* **证据支持** — 追踪是哪些观察创建了它
## 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. 启用观察钩子
添加到你的 `~/.claude/settings.json` 中。
**如果作为插件安装**(推荐):
```json
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre"
}]
}],
"PostToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post"
}]
}]
}
}
```
**如果手动安装**到 `~/.claude/skills`
```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
Python CLI 会自动创建这些目录,但你也可以手动创建:
```bash
mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}}
touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
```
### 3. 使用本能命令
```bash
/instinct-status # Show learned instincts with confidence scores
/evolve # Cluster related instincts into skills/commands
/instinct-export # Export instincts for sharing
/instinct-import # Import instincts from others
```
## 命令
| 命令 | 描述 |
|---------|-------------|
| `/instinct-status` | 显示所有已习得的本能及其置信度 |
| `/evolve` | 将相关本能聚类为技能/命令 |
| `/instinct-export` | 导出本能用于共享 |
| `/instinct-import <file>` | 从他人处导入本能 |
## 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 # Your profile, technical level
├── observations.jsonl # Current session observations
├── observations.archive/ # Processed observations
├── instincts/
│ ├── personal/ # Auto-learned instincts
│ └── inherited/ # Imported from others
└── evolved/
├── agents/ # Generated specialist agents
├── skills/ # Generated skills
└── commands/ # Generated commands
```
## 与技能创建器的集成
当你使用 [技能创建器 GitHub 应用](https://skill-creator.app) 时,它现在会生成**两者**
* 传统的 SKILL.md 文件(用于向后兼容)
* 本能集合(用于 v2 学习系统)
来自仓库分析的本能带有 `source: "repo-analysis"` 标记,并包含源仓库 URL。
## 置信度评分
置信度随时间演变:
| 分数 | 含义 | 行为 |
|-------|---------|----------|
| 0.3 | 尝试性的 | 建议但不强制执行 |
| 0.5 | 中等的 | 相关时应用 |
| 0.7 | 强烈的 | 自动批准应用 |
| 0.9 | 近乎确定的 | 核心行为 |
**置信度增加**当:
* 模式被反复观察到
* 用户未纠正建议的行为
* 来自其他来源的相似本能一致
**置信度降低**当:
* 用户明确纠正该行为
* 长时间未观察到该模式
* 出现矛盾证据
## 为什么用钩子而非技能进行观察?
> “v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的——它们基于 Claude 的判断,大约有 50-80% 的概率触发。”
钩子**100% 触发**,是确定性的。这意味着:
* 每次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/` 技能仍然有效
* 停止钩子仍然运行(但现在也输入到 v2
* 渐进式迁移路径:并行运行两者
## 隐私
* 观察数据**保留在**你的本地机器上
* 只有**本能**(模式)可以被导出
* 不会共享实际的代码或对话内容
* 你控制导出的内容
## 相关链接
* [技能创建器](https://skill-creator.app) - 从仓库历史生成本能
* Homunculus - 启发了 v2 基于本能的架构的社区项目(原子观察、置信度评分、本能进化管道)
* [长篇指南](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持续学习部分
***
*基于本能的学习:一次一个观察,教会 Claude 你的模式。*