持续学习技能 - 已弃用
已于 2026-04-28 弃用。 请使用
continuous-learning-v2替代。v2 是一个严格超集：停止钩子观察升级为 PreToolUse/PostToolUse 观察，完整技能变为带置信度评分的原子直觉，全局存储变为项目范围限定加全局升级。本文件保留以供存档参考，并与现有安装向后兼容。
原始 v1 文档（存档）
在 Claude Code 会话结束时自动评估，提取可复用的模式并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
- 配置用于会话评估的 Stop 钩子
- 审查或管理
~/.claude/skills/learned/中的学习到的技能 - 调整提取阈值或模式类别
- 比较 v1（本版本）与 v2（基于直觉）的方法
状态
本 v1 技能仍受支持，但对于新安装，continuous-learning-v2 是更优选择。当您明确需要更简单的 Stop 钩子提取流程，或需要与旧版学习技能工作流兼容时，可保留 v1。
工作原理
该技能作为 Stop 钩子 在每次会话结束时运行：
- 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 | 特定错误的解决方法 |
user_corrections | 来自用户纠正的模式 |
workarounds | 框架/库问题的解决方案 |
debugging_techniques | 有效的调试方法 |
project_specific | 项目特定的约定 |
钩子设置
添加到您的 ~/.claude/settings.json：
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
为什么使用 Stop 钩子？
- 轻量级：仅在会话结束时运行一次
- 非阻塞：不影响每条消息的延迟
- 完整上下文：可访问整个会话记录
相关资源
- 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
对比说明（研究：2025 年 1 月）
对比 Homunculus
Homunculus v2 采用了更复杂的方法：
| 特性 | 我们的方法 | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| 观察机制 | Stop 钩子（会话结束时） | PreToolUse/PostToolUse 钩子（100% 可靠） |
| 分析方式 | 主上下文 | 后台代理（Haiku） |
| 粒度 | 完整技能 | 原子“直觉” |
| 置信度 | 无 | 加权 0.3-0.9 |
| 进化路径 | 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 的关键洞察：
“v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的——触发率约为 50-80%。v2 使用钩子进行观察（100% 可靠），并将直觉作为学习行为的基本单位。”
潜在的 v2 增强
- 基于直觉的学习 - 更小、原子的行为，带有置信度评分
- 后台观察者 - Haiku 代理并行分析
- 置信度衰减 - 如果被反驳，直觉降低置信度
- 领域标记 - 代码风格、测试、Git、调试等
- 进化路径 - 将相关直觉聚类为技能/命令
请参阅：docs/continuous-learning-v2-spec.md 获取完整规范。