Continuous Learning

affaan-m/ECC/docs/zh-CN/skills/continuous-learning

by affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775No license275K starsListed Oct 9, 2026Updated Oct 9, 2026Repository updated 4 days ago

自动从Claude Code会话中提取可重复使用的模式，并将其保存为学习到的技能以供将来使用。

Instructions onlyAI & Agents

AI-generated overview

Extracts reusable patterns from Claude Code sessions and saves them as learned skills for later use.

What it does: This skill documents a stop-hook workflow that evaluates the end of a Claude Code session, checks whether the session has enough messages, detects reusable patterns, and saves useful ones as learned skills under a learned-skills directory. It defines configurable thresholds, pattern categories such as error resolution and user corrections, and hook setup. It also compares the approach with an alternative instinct-based method and lists possible enhancements.
When to use it: Use it when setting up automatic pattern extraction from Claude Code sessions, configuring a stop hook for session evaluation, or reviewing and curating learned skills. It also fits tuning extraction thresholds or pattern categories.
Requirements: Claude Code with hook support and a settings file for the stop hook; a config.json for thresholds and paths; write access to the learned-skills directory. It ships no scripts, though the hook configuration references an evaluate-session.sh command.

持续学习技能

自动评估 Claude Code 会话的结尾，以提取可重用的模式，这些模式可以保存为学习到的技能。

何时激活

设置从 Claude Code 会话中自动提取模式
为会话评估配置停止钩子
在 ~/.claude/skills/learned/ 中审查或整理已学习的技能
调整提取阈值或模式类别
比较 v1（本方法）与 v2（基于本能的方法）

工作原理

此技能作为停止钩子在每个会话结束时运行：

会话评估：检查会话是否包含足够多的消息（默认：10 条以上）
模式检测：从会话中识别可提取的模式
技能提取：将有用的模式保存到 ~/.claude/skills/learned/

配置

编辑 config.json 以进行自定义：

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"  ]}

{  "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`	特定错误是如何解决的
`user_corrections`	来自用户纠正的模式
`workarounds`	框架/库特殊性的解决方案
`debugging_techniques`	有效的调试方法
`project_specific`	项目特定的约定

钩子设置

添加到你的 ~/.claude/settings.json 中：

json

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

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

为什么使用停止钩子？

轻量级：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

对比说明（研究：2025年1月）

与 Homunculus 的对比

Homunculus v2 采用了更复杂的方法：

功能	我们的方法	Homunculus v2
观察	停止钩子（会话结束时）	PreToolUse/PostToolUse 钩子（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 → 集群 → 技能/命令/代理
共享	无	导出/导入本能

来自 homunculus 的关键见解：

"v1 依赖技能来观察。技能是概率性的——它们触发的概率约为 50-80%。v2 使用钩子进行观察（100% 可靠），并以本能作为学习行为的原子单元。"

潜在的 v2 增强功能

基于本能的学习 - 更小、原子化的行为，附带置信度评分
后台观察者 - Haiku 代理并行分析
置信度衰减 - 如果被反驳，本能会降低置信度
领域标记 - 代码风格、测试、git、调试等
演进路径 - 将相关本能聚类为技能/命令

参见：docs/continuous-learning-v2-spec.md 以获取完整规范。

Source and attribution

Source:affaan-m/ECCindocs/zh-CN/skills/continuous-learningat commitef648e0

License: No license

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何时激活

工作原理

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模式类型

钩子设置

为什么使用停止钩子？

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对比说明（研究：2025年1月）

与 Homunculus 的对比

潜在的 v2 增强功能

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