learn 是 bro CLI 中用于沉淀智能体知识的技能，它把一次会话中获得的经验固化为可跨会话复用的“课程”（lesson）。每一条课程由一个规则和一个触发条件组成：触发条件包括钩子事件以及上下文条件（术语、命令、路径、工具、错误等）。只有匹配键与当前上下文一致时，课程才会被注入；如果只指定 --on，则它会在所有配置的钩子事件上触发。注入量受每会话预算和 learn.maxInject 每个探测的上限限制。
课程存储在 bd kv 条目中，前缀为 learn/，并与 beads 存储同步。证据是必需项，用来指明课程从何而来，可以是 bead、PR、会话、命令或文本；置信度会根据证据推导：仅有单一证据时为 tentative，达到至少两条独立证据时升级为 established，或者在课程已经在一个真实关卡下得到验证时（例如它警告的 PR 以绿色合并，或它陈述的预防措施关闭了回顾），单一证据也可升级。
主要命令包括：add 存储手动课程（需要 --on 和至少一条 --evidence，两者均可重复）；list 列出课程，可选 --json、--source、--confidence；show 以 JSON 输出单条课程；forget 删除课程；capture 从已完成的产物（drill 备忘录、retro beads、review 发现、mol 结果）中提炼课程，支持 --dry-run 先预览；probe 执行存储优先查询，命中时打印排序后的课程，未命中时打印候选并记录缺口，可通过 --lesson 存储提炼后的答案（需要触发条件或带可用术语的问题）。
使用策略方面，证据是必需的而非装饰性的：无法引用学习来源的课程不可存储。learn 用于带条件触发的知识，而 bd remember 用于无条件的上下文记忆——例如“仓库使用原生 TS”是记忆，会始终注入；“运行 gh pr merge 时清理债务”是课程，只在触发时触发。在重新调查之前先 probe：存储已回答过的问题可以免费短路，但命中只是排序猜测，共享术语可能带出无关课程，因此需确认它确实回答了问题。捕获应在产物关闭时进行，先 dry-run；重复捕获会合并证据并重新计算置信度，而不是重复。触发条件应能实际触发：人类驱动的触发优先使用 prompt-submit 术语，工作流触发优先使用 post-tool 命令/路径；除非重复是重点，否则预算保持为 1。如果同一错误反复触发同一课程，说明它应该被提升为规则，修复应落在技能、AGENTS.md 或规则文件中，而不是永远编辑课程。
前置条件：bro 在 PATH 中或使用 npx -y @broject/bro@0；需要 bd。适用场景包括：在会话中产生需要记住的 drill、retro、review 发现时；询问存储是否已知某问题时；以及需要把重复出现的错误转化为规则时。限制包括：课程必须提供证据；触发条件必须可触发；注入受预算限制；probe 命中需要人工确认是否相关。