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Skill 广场continuous-learning-v2

continuous-learning-v2

智能体与模型

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更新于 10-16 09:11

技能介绍

用途

Continuous Learning v2 是一个基于「本能（instinct）」架构的持续学习系统，目标是把 Claude Code 的会话活动转化为可复用的知识。它通过观察会话、检测模式，生成被称为「本能」的小型学习行为，并逐步将其演化为技能、命令或智能体。

主要能力

本能模型

本能是一种小型学习行为，示例结构包含 id、trigger（触发条件）、confidence（置信度）、domain（领域）和 source（来源）。其属性包括：

  • 原子化（Atomic）：一个触发对应一个动作。
  • 置信度加权（Confidence-weighted）：0.3 表示初步，0.9 表示接近确定。
  • 领域标签（Domain-tagged）：如 code-style、testing、git、debugging、workflow 等。
  • 证据支持（Evidence-backed）：记录产生它的观察来源。

工作流程

  1. 会话活动中，钩子捕获提示与工具使用（100% 可靠）。
  2. 观察数据写入 observations.jsonl（提示、工具调用、结果）。
  3. Observer 智能体在后台读取（使用 Haiku）。
  4. 进行模式检测：用户纠正、错误解决、重复工作流、工具偏好等均可转化为本能。
  5. 创建或更新本能文件到 instincts/personal/ 目录下。
  6. 通过 /evolve 对本能进行聚类，输出到 evolved/ 目录下的 commands、skills、agents。

与 v1 的差异

  • 观察方式：v1 使用 Stop hook（会话结束时），v2 使用 PreToolUse/PostToolUse（100% 可靠）。
  • 分析方式：v1 在主上下文，v2 使用后台智能体（Haiku）。
  • 粒度：v1 为完整技能，v2 为原子本能。
  • 置信度：v1 无，v2 为 0.3–0.9 加权。
  • 演化：v1 直接生成技能，v2 为 本能 → 聚类 → 技能/命令/智能体。
  • 共享：v1 无，v2 支持导出/导入本能。

使用方式

快速开始

  1. 启用观察钩子：在 ~/.claude/settings.json 中添加 PreToolUse 与 PostToolUse 钩子，指向 hooks/observe.sh。
  2. 初始化目录结构，创建 instincts（personal、inherited）与 evolved（agents、skills、commands）以及 observations.jsonl。
  3. 可选运行 Observer 智能体，在后台分析观察数据。

相关命令：

  • /instinct-status：查看所有已学习的本能及其置信度。
  • /evolve：将相关本能聚类为技能/命令。
  • /instinct-export：导出本能以供分享。
  • /instinct-import <file>：从他人处导入本能。

配置

通过编辑 config.json 进行配置，可设置项包括：

  • observation：enabled、store_path、max_file_size_mb、archive_after_days。
  • instincts：personal_path、inherited_path、min_confidence、auto_approve_threshold、confidence_decay_rate。
  • observer：enabled、model、run_interval_minutes、patterns_to_detect。
  • evolution：cluster_threshold、evolved_path。

文件结构

主目录 ~/.claude/homunculus/ 下包含 identity.json（个人档案、技术水平）、observations.jsonl（当前会话观察）、observations.archive/（已处理观察）、instincts/personal/（自动学习）、instincts/inherited/（导入）、evolved/agents|skills|commands（演化产出）。

与 Skill Creator 集成

使用 Skill Creator GitHub App 时，会同时生成传统的 SKILL.md 文件（向后兼容）和本能集合（用于 v2 学习系统）。来自仓库分析的本能 source 为 repo-analysis，并包含来源仓库 URL。

置信度评分

置信度随时间演变：

  • 0.3：初步，建议但不强制执行。
  • 0.5：中等，在相关时应用。
  • 0.7：强，自动批准应用。
  • 0.9：接近确定，核心行为。

置信度提升的条件：模式被反复观察、用户未纠正建议的行为、来自其他来源的相似本能一致。 置信度下降的条件：用户明确纠正该行为、长时间未观察到该模式、出现矛盾证据。

适用场景

适合希望让 Claude Code 从日常会话中自动积累个人化工作习惯、编码风格偏好、工作流模式的用户，并可将本能导出与他人共享。

限制与说明

  • 观察数据保留在本机。
  • 仅能导出本能（模式），不共享实际代码或对话内容。
  • v2 与 v1 完全兼容：已有的 learned 技能仍可用，Stop hook 仍会运行（同时也会输入 v2），支持并行运行以逐步迁移。
  • 采用钩子而非技能进行观察的原因：技能是概率性的（约 50–80% 触发），而钩子 100% 确定性触发，确保每次工具调用都被观察，不遗漏模式。