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continuous-learning

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Description

Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use.

Tool Access

This skill uses the workspace's default tool permissions.

Supporting Assets
View in Repository
config.json
evaluate-session.sh
Skill Content

持续学习技能(Continuous Learning Skill)

在会话结束时自动评估 Claude Code 会话,提取可保存为已学习技能(Learned Skills)的可复用模式。

何时激活

  • 设置从 Claude Code 会话中自动提取模式
  • 为会话评估配置 Stop 钩子(Hook)
  • 查看或整理 ~/.claude/skills/learned/ 中的已学习技能
  • 调整提取阈值或模式类别
  • 比较 v1(当前)与 v2(基于直觉/Instinct)的方法

工作原理

此技能在每个会话结束时作为 Stop 钩子(Hook) 运行:

  1. 会话评估:检查会话是否有足够的消息(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 进行自定义:

{
  "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特定错误的解决方法
user_corrections来自用户纠偏的模式
workarounds针对框架/库缺陷的解决方案
debugging_techniques有效的调试方法
project_specific项目特定的约定

钩子设置(Hook Setup)

添加到您的 ~/.claude/settings.json

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

为什么使用 Stop 钩子?

  • 轻量化: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

相关内容


比较笔记(调研:2025年1月)

与 Homunculus 对比

Homunculus v2 采用了更复杂的方法:

特性我们的方法Homunculus v2
观察机制(Observation)Stop 钩子(会话结束)PreToolUse/PostToolUse 钩子(100% 可靠)
分析方式(Analysis)主上下文(Main context)后台智能体(Haiku agent)
粒度(Granularity)完整技能(Full skills)原子化“直觉”(Atomic "instincts")
置信度(Confidence)0.3-0.9 权重
演进路径(Evolution)直接生成技能直觉 → 聚类 → 技能/命令/智能体
共享方式(Sharing)导出/导入直觉

来自 Homunculus 的关键见解:

“v1 依赖技能(Skills)进行观察。技能是概率性的——它们的触发频率约为 50-80%。v2 使用钩子(Hooks)进行观察(100% 可靠),并将‘直觉(Instincts)’作为学习行为的原子单位。”

潜在的 v2 增强功能

  1. 基于直觉的学习 - 带有置信度评分的更小、原子化的行为
  2. 后台观察者 - 并行分析的 Haiku 智能体
  3. 置信度衰减 - 如果发生冲突,直觉的置信度会降低
  4. 领域标签 - 代码风格、测试、Git、调试等
  5. 演进路径 - 将相关的直觉聚类为技能/命令

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

Stats
Stars75
Forks15
Last CommitMar 5, 2026
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