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学习路由

将学到的内容分类为记忆、技能或项目记录。

学习路由 是什么?

该技能旨在帮助AI代理(如Claude Code、Cursor等)系统化处理学习成果,将反馈、故障或解决方案中的可复用知识提取出来,并分类存储到适当的全局位置(用户记忆、技能或项目记录)中。它避免了信息冗余和全局上下文膨胀,确保详细证据保留在项目范围内,而通用规则只以其最精简的形式提升到更高层级。技能支持跨平台使用,但强调便携性和敏感性检查,防止泄露敏感或项目专有信息。最终目的是让代理能够通过追溯机制,将全局规则与原始证据关联起来,同时提高指令的准确性和相关性。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/wesleymatosdev/skills/tree/main/workflow/learning-routing

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文档

学习路由 是做什么的?

每当反馈、事件或解决方案可能成为持久知识时,使用有意识的路由决策。保持全局上下文紧凑;将详细证据保留在有用之处。

何时使用

  • 用户修正揭示了一个可重复的标准或偏好。
  • 一个 bug 修复或交付带来了可复用的经验。
  • 项目中积累了可能需要迁移到 Hermes 记忆或技能的记忆项。
  • 您即将写入持久记忆或创建新技能。

不要使用此路由将整个项目语料库整体迁移。

流程

  1. 将持久规则与事件分离。

    • 记录发生了什么、确切的系统细节和证据到项目记录中。
    • 仅提取广泛可复用的规则以便进一步分类。
    • 完成条件:提出的全局项应独立存在,不包含仓库特定的标识符。
  2. 决定作用域。

    • 使用用户记忆存储关于用户的紧凑、稳定的事实或持久偏好。
    • 使用技能存储可复用的多步骤流程,这些流程需要按需指令。
    • 使用项目记录存储领域规则、基础设施细节、团队约定、凭据位置、当前状态或一次性事件。
    • 完成条件:选择一个主要归属地;不要将详细内容重复到三个存储位置中。
  3. 决定交付方式。

    • 始终加载的记忆保留为简短陈述性事实。
    • 将条件步骤、示例、命令和陷阱放在技能中。
    • 将详细推理、被拒绝的替代方案和证据保留在项目中。
    • 完成条件:项目仅在其细节有用时才会被加载。
  4. 检查可移植性和敏感性。

    • 不要仅仅因为某个细节出现在多个相关仓库中就将其提升为全局规则。
    • 不要在没有明确任务收益和用户批准的情况下提升个人或敏感信息。
    • 完成条件:目标存储位置不会泄露超出其预期范围的信息。
  5. 保留溯源。

    • 当提升一个规则时,保持项目源完整或将其归档,不要删除。
    • 说明哪些内容被提升,哪些内容有意保持在项目范围内。
    • 完成条件:未来的代理能够将全局规则追溯到其证据。

陷阱

  • 跨仓库的事实并不自动适用于不相关的项目。
  • 过大的全局记忆或技能会降低相关性和遵循度。
  • 一个通过的测试或一个自信的代理摘要只有在证明所声称的行为时才算是证据。

验证

在最终确定提升之前,验证每个审查过的项目是否已被归类为记忆、技能、项目记录或因过时而丢弃。报告每个已提升项目的计数和原因。

Individual skills in this repo

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