用途：把反复出现的经验转化为可长期复用的工件。它扫描 git 提交、PR 描述、handoff 文件与 CLAUDE.md 中的 Key Learnings，用频次阈值区分噪声与信号。
主要能力：数据来源包括 git log --oneline -100、git log -50 --format="%B---"、gh pr list --state merged -L 20、$MAIN_WORKTREE/.agents/handoffs/*.md 以及 CLAUDE.md 的 Key Learnings 段。提取时先归并语义相近的模式，再按频次处理：1 次跳过，2 次记为新兴模式，3 次以上建议生成工件，4 次以上强烈建议立即固化。
工件分类：按决策树判断类型。有阶段的工作流且需用户交互选 COMMAND，不需交互选 AGENT；需按文件或上下文自动触发选 SKILL，若必须每次强制执行则考虑 HOOK；简单约定选 RULE，项目专属放 .agents/lessons/，通用放 CLAUDE.md；仅增强现有 agent 则做 AGENT UPDATE。
使用方式：从 Skill("learn") 调用时，先定位主 worktree 以集中 handoff，收集 git、PR 与 handoff 模式，归并计数，套用阈值，分类推荐工件，输出带草稿内容的分析报告，经批准后用相应工具创建工件。输出格式含 Strong Signal（4+ 次）与 Emerging Patterns（2-3 次）表格及 Recommended Actions。
限制：推荐前需检查通用性、具体性、唯一性（不重复已有规则或 skill）与类型正确性。会话账本 .agents/session_ledger.md 仅供 Skill("reflect") 使用，属单会话临时状态；Skill("reflect") 做单会话分析，Skill("learn") 做跨会话复合学习。资料未提供具体安装命令、收费与平台信息。