continuous-learning
Official自动从Claude Code会话中提取可重复使用的模式,并将其保存为学习到的技能以供将来使用。
What this skill does
When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.
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name: continuous-learning
description: 自动从Claude Code会话中提取可重复使用的模式,并将其保存为学习到的技能以供将来使用。
origin: ECC
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# 持续学习技能
自动评估 Claude Code 会话的结尾,以提取可重用的模式,这些模式可以保存为学习到的技能。
## 何时激活
* 设置从 Claude Code 会话中自动提取模式
* 为会话评估配置停止钩子
* 在 `~/.claude/skills/learned/` 中审查或整理已学习的技能
* 调整提取阈值或模式类别
* 比较 v1(本方法)与 v2(基于本能的方法)
## 工作原理
此技能作为 **停止钩子** 在每个会话结束时运行:
1. **会话评估**:检查会话是否包含足够多的消息(默认:10 条以上)
2. **模式检测**:从会话中识别可提取的模式
3. **技能提取**:将有用的模式保存到 `~/.claude/skills/learned/`
## 配置
编辑 `config.json` 以进行自定义:
```json
{
"min_session_length": 10,
"extraction_threshold": "medium",
"auto_approve": false,
"learned_skills_path": "~/.claude/skills/learned/",
"patterns_to_detect": [
"error_resolution",
"user_corrections",
"workarounds",
"debugging_techniques",
"project_specific"
],
"ignore_patterns": [
"simple_typos",
"one_time_fixes",
"external_api_issues"
]
}
```
## 模式类型
| 模式 | 描述 |
|---------|-------------|
| `error_resolution` | 特定错误是如何解决的 |
| `user_corrections` | 来自用户纠正的模式 |
| `workarounds` | 框架/库特殊性的解决方案 |
| `debugging_techniques` | 有效的调试方法 |
| `project_specific` | 项目特定的约定 |
## 钩子设置
添加到你的 `~/.claude/settings.json` 中:
```json
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
```
## 为什么使用停止钩子?
* **轻量级**:仅在会话结束时运行一次
* **非阻塞**:不会给每条消息增加延迟
* **完整上下文**:可以访问完整的会话记录
## 相关
* [长篇指南](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 关于持续学习的章节
* `/learn` 命令 - 在会话中手动提取模式
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## 对比说明(研究:2025年1月)
### 与 Homunculus 的对比
Homunculus v2 采用了更复杂的方法:
| 功能 | 我们的方法 | Homunculus v2 |
|---------|--------------|---------------|
| 观察 | 停止钩子(会话结束时) | PreToolUse/PostToolUse 钩子(100% 可靠) |
| 分析 | 主上下文 | 后台代理 (Haiku) |
| 粒度 | 完整技能 | 原子化的“本能” |
| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 演进 | 直接到技能 | 本能 → 集群 → 技能/命令/代理 |
| 共享 | 无 | 导出/导入本能 |
**来自 homunculus 的关键见解:**
> "v1 依赖技能来观察。技能是概率性的——它们触发的概率约为 50-80%。v2 使用钩子进行观察(100% 可靠),并以本Use this skill
Add a "skill" field with the skill’s ID to your chat completion request. It is applied server-side before your prompt is sent — no extra calls.
{
"model": "gpt-4o-mini",
"skill": "imp-e19d2e3c-b56c-4751-9c57-05a032761305",
"messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}Install the skill, enable it in your dashboard and (optionally) limit it to specific models. It then applies automatically to every matching request — with no "skill" field to send each time.
Set it up in your dashboardMore skills
Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.
Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.
List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.
Monitor blogs and RSS/Atom feeds for updates using the blogwatcher CLI.
BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.
Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.