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synced 2026-06-13 03:33:15 +08:00
ac0f11c640
Adds a complete Spanish translation of the ECC documentation under docs/es/, mirroring the Turkish (docs/tr/) translation in scope. 141 files covering agents, commands, rules, skills, contexts, examples, and core docs. Updates root README.md with the Spanish language link. Co-authored-by: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: continuous-learning
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description: "[OBSOLETO - usar continuous-learning-v2] Extractor de skill por hook Stop v1 heredado. v2 es un superconjunto estricto con aprendizaje basado en instintos, con alcance de proyecto y hooks confiables. No invocar v1; dirigir solicitudes de aprendizaje continuo, aprendizaje de sesión y extracción de patrones a continuous-learning-v2."
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origin: ECC
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# Skill de Aprendizaje Continuo - OBSOLETO
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> **OBSOLETO el 2026-04-28.** Usar `continuous-learning-v2` en su lugar. v2 es un superconjunto estricto: la observación por hook Stop se convierte en observación PreToolUse/PostToolUse, los skills completos se convierten en instintos atómicos con puntuación de confianza, y el almacenamiento solo global se convierte en almacenamiento con alcance de proyecto más promoción global.
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>
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> Este archivo se mantiene como referencia de archivo y compatibilidad retroactiva con instalaciones existentes.
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## Documentación Original v1 (archivo)
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Evalúa automáticamente las sesiones de Claude Code al terminar para extraer patrones reutilizables que pueden guardarse como skills aprendidos.
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## Cuándo Activar
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- Configurar extracción automática de patrones desde sesiones de Claude Code
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- Configurar el hook Stop para evaluación de sesiones
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- Revisar o curar skills aprendidos en `~/.claude/skills/learned/`
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- Ajustar umbrales de extracción o categorías de patrones
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- Comparar enfoques v1 (este) vs v2 (basado en instintos)
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## Estado
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Este skill v1 sigue siendo compatible, pero `continuous-learning-v2` es la ruta preferida para nuevas instalaciones. Mantener v1 cuando explícitamente quieras el flujo de extracción por hook Stop más simple o necesites compatibilidad con flujos de trabajo de skills aprendidos más antiguos.
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## Cómo Funciona
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Este skill se ejecuta como un **hook Stop** al final de cada sesión:
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1. **Evaluación de Sesión**: Verifica si la sesión tiene suficientes mensajes (por defecto: 10+)
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2. **Detección de Patrones**: Identifica patrones extraíbles de la sesión
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3. **Extracción de Skills**: Guarda patrones útiles en `~/.claude/skills/learned/`
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## Configuración
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Editar `config.json` para personalizar:
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```json
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{
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"min_session_length": 10,
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"extraction_threshold": "medium",
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"auto_approve": false,
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"learned_skills_path": "~/.claude/skills/learned/",
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"patterns_to_detect": [
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"error_resolution",
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"user_corrections",
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"workarounds",
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"debugging_techniques",
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"project_specific"
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],
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"ignore_patterns": [
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"simple_typos",
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"one_time_fixes",
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"external_api_issues"
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]
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}
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```
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## Tipos de Patrones
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| Patrón | Descripción |
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|--------|-------------|
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| `error_resolution` | Cómo se resolvieron errores específicos |
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| `user_corrections` | Patrones de correcciones del usuario |
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| `workarounds` | Soluciones a peculiaridades de frameworks/librerías |
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| `debugging_techniques` | Enfoques efectivos de depuración |
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| `project_specific` | Convenciones específicas del proyecto |
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## Configuración del Hook
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Agregar a tu `~/.claude/settings.json`:
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```json
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{
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"hooks": {
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"Stop": [{
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"matcher": "*",
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"hooks": [{
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|
"type": "command",
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"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
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}]
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}]
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}
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}
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```
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## Por Qué Hook Stop?
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- **Ligero**: Se ejecuta una vez al final de la sesión
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- **No bloqueante**: No agrega latencia a cada mensaje
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- **Contexto completo**: Tiene acceso a la transcripción completa de la sesión
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## Relacionado
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- `/learn` — Extracción manual de patrones a mitad de sesión
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## Notas de Comparación (Investigación: Ene 2025)
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### vs Homunculus
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Homunculus v2 adopta un enfoque más sofisticado:
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| Característica | Nuestro Enfoque | Homunculus v2 |
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| Observación | Hook Stop (fin de sesión) | Hooks PreToolUse/PostToolUse (100% confiable) |
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| Análisis | Contexto principal | Agente en segundo plano (Haiku) |
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| Granularidad | Skills completos | "Instintos" atómicos |
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| Confianza | Ninguna | Ponderada 0.3-0.9 |
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| Evolución | Directamente a skill | Instintos → cluster → skill/comando/agente |
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| Compartir | Ninguno | Exportar/importar instintos |
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**Insight clave de homunculus:**
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> "v1 dependía de skills para observar. Los skills son probabilísticos — se activan ~50-80% del tiempo. v2 usa hooks para la observación (100% confiable) e instintos como unidad atómica de comportamiento aprendido."
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### Mejoras Potenciales v2
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1. **Aprendizaje basado en instintos** — Comportamientos más pequeños y atómicos con puntuación de confianza
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2. **Observador en segundo plano** — Agente Haiku analizando en paralelo
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3. **Decaimiento de confianza** — Los instintos pierden confianza si son contradichos
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4. **Etiquetado de dominio** — code-style, testing, git, debugging, etc.
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5. **Ruta de evolución** — Agrupar instintos relacionados en skills/comandos
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Ver: `docs/continuous-learning-v2-spec.md` para la especificación completa.
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