Continuous Learning Skill - 非推奨
2026-04-28 非推奨。 代わりに
continuous-learning-v2を使用してください。v2 は厳密な上位互換です。Stop フックによる観測は PreToolUse/PostToolUse 観測に、フルスキルは信頼度スコア付きのアトミックなインスティンクトに、グローバル専用ストレージはプロジェクトスコープ＋グローバル昇格に置き換わります。このファイルはアーカイブ参照と既存インストールとの後方互換性のために保持されています。
オリジナル v1 ドキュメント（アーカイブ）
Claude Code セッションを終了時に自動評価し、学習スキルとして保存可能な再利用可能なパターンを抽出します。
有効化するタイミング
- Claude Code セッションからの自動パターン抽出を設定する場合
- セッション評価のための Stop フックを構成する場合
~/.claude/skills/learned/にある学習済みスキルをレビューまたはキュレーションする場合- 抽出しきい値またはパターンカテゴリを調整する場合
- v1（これ）と v2（インスティンクトベース）のアプローチを比較する場合
ステータス
この v1 スキルは引き続きサポートされていますが、新規インストールでは continuous-learning-v2 が推奨パスです。単純な Stop フック抽出フローを明示的に使用したい場合や、古い学習済みスキルワークフローとの互換性が必要な場合は、v1 を維持してください。
仕組み
このスキルは各セッションの終了時に Stop フック として実行されます。
- セッション評価: セッションに十分なメッセージ数があるかを確認（デフォルト: 10 以上）
- パターン検出: セッションから抽出可能なパターンを識別
- スキル抽出: 有用なパターンを
~/.claude/skills/learned/に保存
設定
config.json を編集してカスタマイズします。
{
"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"
]
}
パターンタイプ
| パターン | 説明 |
|---|---|
error_resolution | 特定のエラーがどのように解決されたか |
user_corrections | ユーザー訂正からのパターン |
workarounds | フレームワーク/ライブラリの不具合に対する解決策 |
debugging_techniques | 効果的なデバッグアプローチ |
project_specific | プロジェクト固有の規約 |
フックのセットアップ
~/.claude/settings.json に以下を追加します。
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
Stop フックを使用する理由
- 軽量: セッション終了時に一度だけ実行
- 非ブロッキング: 各メッセージにレイテンシを追加しない
- 完全なコンテキスト: セッション全体のトランスクリプトにアクセス可能
関連情報
- The Longform Guide - 継続学習に関するセクション
/learnコマンド - セッション中に手動でパターン抽出
比較ノート（研究：2025年1月）
vs Homunculus
Homunculus v2 はより洗練されたアプローチを採用しています。
| 機能 | 本アプローチ | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| 観測 | Stop フック（セッション終了時） | PreToolUse/PostToolUse フック（100% 信頼性） |
| 分析 | メインコンテキスト | バックグラウンドエージェント（Haiku） |
| 粒度 | フルスキル | アトミックな「インスティンクト」 |
| 信頼度 | なし | 0.3～0.9 の重み付け |
| 進化 | 直接スキルへ | インスティンクト → クラスタ → スキル/コマンド/エージェント |
| 共有 | なし | インスティンクトのエクスポート/インポート |
homunculus からの重要な洞察:
「v1 はスキルに依存して観測を行っていました。スキルは確率的で、約 50～80% の確率でしか発動しません。v2 では観測にフック（100% 信頼性）を使用し、学習動作のアトミック単位としてインスティンクトを採用しています。」
潜在的な v2 拡張機能
- インスティンクトベースの学習 - 信頼度スコアリングを備えた、より小さなアトミックな動作
- バックグラウンド観測者 - 並行して分析する Haiku エージェント
- 信頼度の減衰 - 矛盾する情報があった場合、インスティンクトの信頼度が低下
- ドメインタグ付け - コードスタイル、テスト、git、デバッグなど
- 進化パス - 関連するインスティンクトをスキル/コマンドにクラスタリング
完全な仕様については docs/continuous-learning-v2-spec.md を参照してください。