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continuous-learning

智能体与模型

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更新于 10-16 05:05

技能介绍

用途:在 Claude Code 会话结束时自动评估会话,提取可复用的模式并保存为 learned skills,供未来使用。

主要能力:作为 Stop hook 在每次会话结束时运行,检查会话消息数量(默认 10+),识别可提取模式,并将有用模式保存到 ~/.claude/skills/learned/。可检测的模式类型包括 error_resolution(错误如何解决)、user_corrections(用户纠正中的模式)、workarounds(框架/库怪癖的解决方案)、debugging_techniques(有效调试方法)、project_specific(项目特定约定)。

使用方式:在 ~/.claude/settings.json 中配置 Stop hook,命令为 ~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh。通过编辑 config.json 自定义 min_session_length、extraction_threshold、auto_approve、learned_skills_path、patterns_to_detect 和 ignore_patterns。

适用场景:设置自动模式提取、配置 Stop hook、审查或整理 ~/.claude/skills/learned/ 中的 learned skills、调整提取阈值或模式类别、比较 v1 与 v2 方案。

限制:v1 仍受支持,但新安装推荐 continuous-learning-v2;仅在明确需要更简单的 Stop-hook 提取流程或兼容旧 learned-skill 工作流时保留 v1。v1 依赖 skills 观察,触发概率约 50-80%,无置信度评分,不支持导出/导入 instincts。相关命令 /learn 可手动提取模式。v2 规格见 docs/continuous-learning-v2-spec.md。