用途：在智能体执行过程中检测摩擦信号，跨会话累积，并把反复出现的模式“毕业”为持久指导，填补临时会话摩擦与永久 CLAUDE.md 规则之间的空白。
主要能力：识别反复纠正、命令失败、权限拒绝、重复读取、重试循环、用户挫败等信号，并按高/中/低权重（3/2/1 分）计分。采用三层存储：Tier 1 会话摩擦日志（~/.claude/friction/sessions/），保留 30 天后清理；Tier 2 模式候选写入 LEARNINGS.md 的摩擦段落；Tier 3 经用户批准后成为永久规则。毕业分数=加权计数×时效因子÷出现会话数，时效因子在 7 天内为 1.0，8–14 天 0.7，15–30 天 0.4，31 天以上 0.1。Tier 2 阈值为 6.0，Tier 3 提案阈值为 12.0。
使用方式：在会话结束、上下文使用达 80%（经 conserve:clear-context）或改进周期失败时运行。先扫描摩擦信号并以 session-capture/1 信封写入 JSON；再对比既有日志统计先出现次数，示例命令：FRICTION_DIR=~/.claude/friction/sessions 与 mkdir -p "$FRICTION_DIR"；然后计算毕业分数，提出毕业建议；最后写入会话日志与索引。报告含新增信号、反复模式、毕业提案与已过滤噪声四部分。
限制：绝不自动修改 CLAUDE.md，Tier 3 必须用户明确批准；一次性瞬时错误、用户主动探索、已毕业模式、外部工具故障等噪声被过滤；单次孤立失败、技能编写、常规日志聚合等场景不适用。其他具体实现细节暂未提供。