Continuous Learning

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作者 affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775无许可证275K 个星标收录于 2026年10月9日更新于 2026年10月9日仓库4天前更新

Claude Code 세션에서 재사용 가능한 패턴을 자동으로 추출하여 향후 사용을 위한 학습된 스킬로 저장합니다.

仅含说明AI & Agents
AI 生成的概览

从 Claude Code 会话中提取可复用模式,并通过 Stop Hook 将其保存为已学习的技能。

功能
该技能定义了一套持续学习流程,在 Claude Code 会话结束时通过 Stop Hook 运行。它会评估会话消息是否足够,识别可提取的模式,例如错误解决方式、用户纠正、变通方案、调试技巧和项目专属约定,并将有用的模式保存到已学习技能目录。文档还说明了配置项、模式类别、Hook 设置,以及与基于本能的 v2 方案的对比。
适用场景
适用于为 Claude Code 会话设置自动模式提取、配置用于会话评估的 Stop Hook,或审查与整理已学习技能的场景。也适合调整提取阈值或模式类别,以及比较 v1 方式与基于本能的 v2 方式。
运行要求
需在 Claude Code 中运行,并在设置文件中配置 Stop Hook;内容引用了 Hook 使用的 shell 脚本路径和已学习技能目录,且仅为说明文档,不附带脚本。

지속적 학습 스킬

Claude Code 세션 종료 시 자동으로 평가하여 학습된 스킬로 저장할 수 있는 재사용 가능한 패턴을 추출합니다.

활성화 시점

  • Claude Code 세션에서 자동 패턴 추출을 설정할 때
  • 세션 평가를 위한 Stop Hook을 구성할 때
  • ~/.claude/skills/learned/에서 학습된 스킬을 검토하거나 큐레이션할 때
  • 추출 임계값이나 패턴 카테고리를 조정할 때
  • v1 (이 방식)과 v2 (본능 기반) 접근법을 비교할 때

작동 방식

이 스킬은 각 세션 종료 시 Stop Hook으로 실행됩니다:

  1. 세션 평가: 세션에 충분한 메시지가 있는지 확인 (기본값: 10개 이상)
  2. 패턴 감지: 세션에서 추출 가능한 패턴을 식별
  3. 스킬 추출: 유용한 패턴을 ~/.claude/skills/learned/에 저장

구성

config.json을 편집하여 사용자 지정합니다:

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"  ]}

패턴 유형

패턴설명
error_resolution특정 에러가 어떻게 해결되었는지
user_corrections사용자 수정으로부터의 패턴
workarounds프레임워크/라이브러리 특이점에 대한 해결책
debugging_techniques효과적인 디버깅 접근법
project_specific프로젝트 고유 컨벤션

Hook 설정

~/.claude/settings.json에 추가합니다:

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

예시

자동 패턴 추출 설정 예시

json
{  "min_session_length": 10,  "extraction_threshold": "medium",  "auto_approve": false,  "learned_skills_path": "~/.claude/skills/learned/"}

Stop Hook 연결 예시

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

Stop Hook을 사용하는 이유

  • 경량: 세션 종료 시 한 번만 실행
  • 비차단: 모든 메시지에 지연을 추가하지 않음
  • 완전한 컨텍스트: 전체 세션 트랜스크립트에 접근 가능

관련 항목

  • The Longform Guide - 지속적 학습 섹션
  • /learn 명령어 - 세션 중 수동 패턴 추출

비교 노트 (연구: 2025년 1월)

vs Homunculus

Homunculus v2는 더 정교한 접근법을 취합니다:

기능우리의 접근법Homunculus v2
관찰Stop Hook (세션 종료 시)PreToolUse/PostToolUse Hook (100% 신뢰)
분석메인 컨텍스트백그라운드 에이전트 (Haiku)
세분성완전한 스킬원자적 "본능"
신뢰도없음0.3-0.9 가중치
진화스킬로 직접본능 -> 클러스터 -> 스킬/명령어/에이전트
공유없음본능 내보내기/가져오기

Homunculus의 핵심 통찰:

"v1은 관찰을 스킬에 의존했습니다. 스킬은 확률적이어서 약 50-80%의 확률로 실행됩니다. v2는 관찰에 Hook(100% 신뢰)을 사용하고 본능을 학습된 행동의 원자 단위로 사용합니다."

잠재적 v2 개선 사항

  1. 본능 기반 학습 - 신뢰도 점수가 있는 더 작고 원자적인 행동
  2. 백그라운드 관찰자 - 병렬로 분석하는 Haiku 에이전트
  3. 신뢰도 감쇠 - 반박 시 본능의 신뢰도 감소
  4. 도메인 태깅 - code-style, testing, git, debugging 등
  5. 진화 경로 - 관련 본능을 스킬/명령어로 클러스터링

자세한 사양은 continuous-learning-v2-spec.md를 참조하세요.

来源与署名

来源:affaan-m/ECC位于docs/ko-KR/skills/continuous-learning提交ef648e0

许可证: 无许可证

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