用途：voice-learn 用于从用户的手动编辑中学习，随着时间推移改进 voice profile。文档说明它应在编辑生成文本后使用，用来完善语域（registers）并缩小文风漂移。
不适用情形：搭建首个配置文件时改用 scribe:voice-extract；仅审阅文本而不修改配置文件时改用 scribe:voice-review。
主要能力：采用三阶段对比法。每篇文本分三阶段：pre-review（评审代理之前的原始生成）、post-review（用户接受或拒绝建议修改后）、post-edit（用户手动编辑的最终版）。学习代理只对比 post-review 与 post-edit，找出用户改动的模式，用于更新语域和规则。
核心规则：锐化而非新增，修改现有规则来覆盖新模式，规则膨胀会降低输出质量；按标签区分特异性，语域专属模式进入 registers，通用模式进入 craft rules 或 agents；标记矛盾，跨文本出现相反模式需用户裁决；证据阈值，模式需 3 个以上实例（或 1-2 个匹配现有 accumulator 条目）才成为规则；检测面，结构性改动会增加 AI 可检测性，技艺层改动是中性的，优先技艺层更新；规则数量检查，若某节有 8 条以上规则则建议合并。
使用方式：技能包含必需 TodoWrite 项（snapshots-loaded、diff-analyzed、accumulator-checked、proposals-generated、user-approved）。流程为：加载三阶段快照（PROFILE_DIR="$HOME/.claude/voice-profiles/{name}"，SNAP_DIR="$PROFILE_DIR/learning/snapshots"，格式 {piece-name}-{timestamp}-{stage}.md）；做 diff 分析，将每处改动归类（语气调整、语气插入、结构变化、精确编辑、删除、添加）；检查 learning/accumulator.json 中已有模式并做语义匹配，匹配则合并实例，未匹配则新建条目；对达到阈值的模式生成提案（apply 或 hold，矛盾需用户解决）；由用户批准 a/skip/v 后再应用到目标文件。
快照与过期：voice-review 完成时自动捕获快照，命名形如 {piece-filename}-{YYYYMMDD-HHMMSS}-pre-review.md、-post-review.md、-post-edit.md，post-edit 快照在用户完成手动编辑后运行 /voice-learn 时捕获。accumulator 中的模式超过 staleness_threshold_days（默认 30 天）会过期，视为一次性偏好而非文风特征，每次学习会清理过期条目。
限制：需先有已建立的 voice profile 才可使用；模式需满足证据阈值；矛盾必须由用户裁决；最终变更需用户批准。具体安装方式、收费或平台支持文档暂未提供。