持续学习技能 - 已废弃 是做什么的？
2026-04-28 已废弃。 请使用
continuous-learning-v2替代。v2 是严格超集：Stop 钩子观察变为 PreToolUse/PostToolUse 观察，完整技能变为带置信度评分的原子直觉，仅全局存储变为项目范围加全局推广。本文件保留作为存档参考，并与现有安装保持向后兼容。
原始 v1 文档（存档）
在 Claude Code 会话结束时自动评估会话，提取可复用模式，并将其保存为学到的技能。
何时激活
- 设置从 Claude Code 会话中自动提取模式
- 配置用于会话评估的 Stop 钩子
- 查看或管理
~/.claude/skills/learned/中的已学技能 - 调整提取阈值或模式类别
- 比较 v1（旧版）与 v2（基于直觉）方法
状态
此 v1 技能仍受支持，但 continuous-learning-v2 是新安装的首选路径。若你明确需要更简单的 Stop 钩子提取流程，或需要与旧版已学技能工作流兼容，则可保留 v1。
工作原理
此技能作为 Stop 钩子 在每个会话结束时运行：
- 会话评估：检查会话是否有足够多的消息（默认：10 条以上）
- 模式检测：识别会话中可提取的模式
- 技能提取：将有价值的模式保存到
~/.claude/skills/learned/
配置
编辑 config.json 以自定义：
{
"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 | 特定错误如何被解决 |
user_corrections | 来源于用户修正的模式 |
workarounds | 针对框架或库怪癖的解决方案 |
debugging_techniques | 有效的调试方法 |
project_specific | 项目特定的约定 |
钩子设置
添加至你的 ~/.claude/settings.json：
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
为什么选择 Stop 钩子？
- 轻量：仅在会话结束时运行一次
- 非阻塞：不会增加每条消息的延迟
- 上下文完整：能访问完整会话记录
相关链接
- 长篇指南 - 关于持续学习的章节
/learn命令 - 会话中手动提取模式
对比笔记（研究时间：2025 年 1 月）
与 Homunculus 对比
Homunculus v2 采用了更成熟的方法：
| 特性 | 我们的方法 | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| 观察方式 | Stop 钩子（会话结束时） | PreToolUse/PostToolUse 钩子（100% 可靠） |
| 分析模式 | 主上下文 | 后台代理（Haiku） |
| 粒度 | 完整技能 | 原子化的“直觉” |
| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 演化方式 | 直接成为技能 | 直觉 → 聚类 → 技能/命令/代理 |
| 共享方式 | 无 | 导出/导入直觉 |
来自 homunculus 的关键见解：
“v1 依赖技能来进行观察。技能是概率性的——它们大约 50-80% 的时间会触发。v2 使用钩子进行观察（100% 可靠），并以直觉作为学习行为的原子单位。”
潜在的 v2 增强
- 基于直觉的学习 - 更小的原子行为，带有置信度评分
- 后台观察者 - Haiku 代理并行分析
- 置信度衰减 - 若被矛盾证据反驳，直觉的置信度下降
- 领域标签 - 代码风格、测试、git、调试等
- 演化路径 - 将相关直觉聚类为技能/命令
完整规范请参见：docs/continuous-learning-v2-spec.md