Files
everything-claude-code/docs/zh-CN/commands/learn-eval.md
zdoc.app ada4cd75a3 docs(zh-CN): sync Chinese docs with latest upstream changes (#304)
* docs(zh-CN): sync Chinese docs with latest upstream changes

* update

---------

Co-authored-by: neo <neo.dowithless@gmail.com>
2026-03-02 22:28:27 -08:00

3.2 KiB
Raw Blame History

description
description
从会话中提取可重用模式,在保存前自我评估质量,并确定正确的保存位置(全局与项目)。

/learn-eval - 提取、评估、然后保存

扩展 /learn,在写入任何技能文件之前加入质量门和保存位置决策。

提取内容

寻找:

  1. 错误解决模式 — 根本原因 + 修复方法 + 可重用性
  2. 调试技术 — 非显而易见的步骤、工具组合
  3. 变通方法 — 库的怪癖、API 限制、特定版本的修复
  4. 项目特定模式 — 约定、架构决策、集成模式

流程

  1. 回顾会话,寻找可提取的模式

  2. 识别最有价值/可重用的见解

  3. 确定保存位置:

    • 提问:"这个模式在其他项目中会有用吗?"
    • 全局 (~/.claude/skills/learned/):可在 2 个以上项目中使用的通用模式bash 兼容性、LLM API 行为、调试技术等)
    • 项目 (当前项目中的 .claude/skills/learned/):项目特定的知识(特定配置文件的怪癖、项目特定的架构决策等)
    • 不确定时,选择全局(将全局 → 项目移动比反向操作更容易)
  4. 使用此格式起草技能文件:

---
name: pattern-name
description: "Under 130 characters"
user-invocable: false
origin: auto-extracted
---

# [描述性模式名称]

**提取日期:** [日期]
**上下文:** [简要描述此模式适用的场景]

## 问题
[此模式解决的具体问题 - 请详细说明]

## 解决方案
[模式/技术/变通方案 - 附带代码示例]

## 何时使用
[触发条件]
  1. 在保存前自我评估,使用此评分标准:

    维度 1 3 5
    具体性 仅抽象原则,无代码示例 有代表性代码示例 包含所有使用模式的丰富示例
    可操作性 不清楚要做什么 主要步骤可理解 立即可操作,涵盖边界情况
    范围契合度 过于宽泛或过于狭窄 基本合适,存在一些边界模糊 名称、触发器和内容完美匹配
    非冗余性 几乎与另一技能相同 存在一些重叠但有独特视角 完全独特的价值
    覆盖率 仅涵盖目标任务的一小部分 涵盖主要情况,缺少常见变体 涵盖主要情况、边界情况和陷阱
    • 为每个维度评分 15
    • 如果任何维度评分为 12改进草案并重新评分直到所有维度 ≥ 3
    • 向用户展示评分表和最终草案
  2. 请求用户确认:

    • 展示:提议的保存路径 + 评分表 + 最终草案
    • 在写入前等待明确确认
  3. 保存到确定的位置

第 5 步的输出格式(评分表)

维度 评分 理由
具体性 N/5 ...
可操作性 N/5 ...
范围契合度 N/5 ...
非冗余性 N/5 ...
覆盖率 N/5 ...
总计 N/25

注意事项

  • 不要提取琐碎的修复(拼写错误、简单的语法错误)
  • 不要提取一次性问题(特定的 API 中断等)
  • 专注于能在未来会话中节省时间的模式
  • 保持技能聚焦 — 每个技能一个模式
  • 如果覆盖率评分低,在保存前添加相关变体