continuous-learning-v2

name continuous-learning-v2 description Sistema de aprendizaje basado en instintos que observa sesiones mediante hooks, crea instintos atómicos con puntuación de confianza y los evoluciona en skills/comandos/agentes. v2.1 agrega instintos con alcance de proyecto para prevenir contaminación entre proyectos. origin ECC version 2.1.0 Aprendizaje Continuo v2.1 - Arquitectura Basada en Instintos Un sistema de aprendizaje avanzado que convierte tus sesiones de Claude Code en conocimiento reutilizable a través de "instintos" atómicos — pequeños comportamientos aprendidos con puntuación de confianza. v2.1 agrega instintos con alcance de proyecto — los patrones de React se quedan en tu proyecto React, las convenciones de Python se quedan en tu proyecto Python, y los patrones universales (como "siempre validar la entrada") se comparten globalmente. Cuándo Activar Configurar aprendizaje automático desde sesiones de Claude Code Configurar extracción de comportamientos basada en instintos mediante hooks Ajustar umbrales de confianza para comportamientos aprendidos Revisar, exportar o importar librerías de instintos Evolucionar instintos en skills, comandos o agentes completos Gestionar instintos con alcance de proyecto vs globales Promover instintos de alcance de proyecto a global Qué hay de Nuevo en v2.1 Característica v2.0 v2.1 Almacenamiento Global ( ~/.claude/homunculus/ ) Con alcance de proyecto ( ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/ecc-homunculus/projects/<hash>/ ) Alcance Todos los instintos aplican en todas partes Con alcance de proyecto + global Detección Ninguna URL remota de git / ruta del repositorio Promoción N/A Proyecto → global cuando se ve en 2+ proyectos Comandos 4 (status/evolve/export/import) 6 (+promote/projects) Entre proyectos Riesgo de contaminación Aislado por defecto Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1) Característica v1 v2 Observación Hook Stop (fin de sesión) PreToolUse/PostToolUse (100% confiable) Análisis Contexto principal Agente en segundo plano (Haiku) Granularidad Skills completos "Instintos" atómicos Confianza Ninguna Ponderada 0.3-0.9 Evolución Directamente a skill Instintos → cluster → skill/comando/agente Compartir Ninguno Exportar/importar instintos El Modelo de Instinto Un instinto es un pequeño comportamiento aprendido: --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" scope: project project_id: "a1b2c3d4e5f6" project_name: "my-react-app" --- # Prefer Functional Style ## Action Use functional patterns over classes when appropriate. ## Evidence - Observed 5 instances of functional pattern preference - User corrected class-based approach to functional on 2025-01-15 Propiedades: Atómico — un disparador, una acción Ponderado por confianza — 0.3 = tentativo, 0.9 = casi seguro Etiquetado por dominio — code-style, testing, git, debugging, workflow, etc. Respaldado por evidencia — rastrea qué observaciones lo crearon Consciente del alcance — project (por defecto) o global Cómo Funciona Actividad de Sesión (en un repositorio git) | | Los hooks capturan prompts + uso de herramientas (100% confiable) | + detectan contexto del proyecto (git remote / ruta del repo) v +---------------------------------------------+ | projects/<project-hash>/observations.jsonl | | (prompts, llamadas de herramientas, resultados, proyecto) | +---------------------------------------------+ | | El agente observador lee (segundo plano, Haiku) v +---------------------------------------------+ | DETECCIÓN DE PATRONES | | * Correcciones de usuario -> instinto | | * Resoluciones de errores -> instinto | | * Flujos de trabajo repetidos -> instinto | | * Decisión de alcance: ¿proyecto o global? | +---------------------------------------------+ | | Crea/actualiza v +---------------------------------------------+ | projects/<project-hash>/instincts/personal/ | | * prefer-functional.yaml (0.7) [project] | | * use-react-hooks.yaml (0.9) [project] | +---------------------------------------------+ | instincts/personal/ (GLOBAL) | | * always-validate-input.yaml (0.85) [global]| | * grep-before-edit.yaml (0.6) [global] | +---------------------------------------------+ | | /evolve clusters + /promote v +---------------------------------------------+ | projects/<hash>/evolved/ (project-scoped) | | evolved/ (global) | | * commands/new-feature.md | | * skills/testing-workflow.md | | * agents/refactor-specialist.md | +---------------------------------------------+ Detección de Proyecto El sistema detecta automáticamente tu proyecto actual: Variable de entorno CLAUDE_PROJECT_DIR (máxima prioridad) git remote get-url origin — hasheado para crear un ID de proyecto portable (el mismo repo en diferentes máquinas obtiene el mismo ID) git rev-parse --show-toplevel — respaldo usando la ruta del repo (específica de la máquina) Respaldo global — si no se detecta ningún proyecto, los instintos van al alcance global Cada proyecto obtiene un ID hash de 12 caracteres (ej. a1b2c3d4e5f6 ). Un archivo de registro en ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/ecc-homunculus/projects.json mapea IDs a nombres legibles. Directorio de Datos Continuous-learning-v2 almacena los datos del observador fuera de ~/.claude para que el guard de rutas sensibles de Claude Code no bloquee las escrituras de instintos en segundo plano: CLV2_HOMUNCULUS_DIR cuando se establece a una ruta absoluta $XDG_DATA_HOME/ecc-homunculus $HOME/.local/share/ecc-homunculus Los usuarios existentes con datos en ~/.claude/homunculus pueden migrar una vez: bash skills/continuous-learning-v2/scripts/migrate-homunculus.sh Inicio Rápido 1. Habilitar Hooks de Observación Si está instalado como plugin (recomendado): No se requiere bloque extra de hooks en settings.json . Claude Code v2.1+ carga automáticamente el hooks/hooks.json del plugin, y observe.sh ya está registrado allí. Si está instalado manualmente en ~/.claude/skills , agregar esto a tu ~/.claude/settings.json : { "hooks" : { "PreToolUse" : [ { "matcher" : "*" , "hooks" : [ { "type" : "command" , "command" : "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh" } ] } ] , "PostToolUse" : [ { "matcher" : "*" , "hooks" : [ { "type" : "command" , "command" : "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh" } ] } ] } } 2. Usar los Comandos de Instinto /instinct-status # Mostrar instintos aprendidos (proyecto + global) /evolve # Agrupar instintos relacionados en skills/comandos /instinct-export # Exportar instintos a archivo /instinct-import # Importar instintos de otros /promote # Promover instintos de proyecto a alcance global /projects # Listar todos los proyectos conocidos y sus conteos de instintos Guía de Decisión de Alcance Tipo de Patrón Alcance Ejemplos Convenciones de lenguaje/framework project "Usar React hooks", "Seguir patrones Django REST" Preferencias de estructura de archivos project "Pruebas en __tests__ /", "Componentes en src/components/" Estilo de código project "Usar estilo funcional", "Preferir dataclasses" Estrategias de manejo de errores project "Usar tipo Result para errores" Prácticas de seguridad global "Validar entrada de usuario", "Sanitizar SQL" Buenas prácticas generales global "Escribir pruebas primero", "Siempre manejar errores" Preferencias de flujo de trabajo de herramientas global "Grep antes de Edit", "Read antes de Write" Prácticas de Git global "Conventional commits", "Commits pequeños y enfocados" Puntuación de Confianza La confianza evoluciona con el tiempo: Puntuación Significado Comportamiento 0.3 Tentativo Sugerido pero no aplicado 0.5 Moderado Aplicado cuando es relevante 0.7 Fuerte Auto-aprobado para aplicación 0.9 Casi seguro Comportamiento central La confianza aumenta cuando: El patrón se observa repetidamente El usuario no corrige el comportamiento sugerido Instintos similares de otras fuentes coinciden La confianza disminuye cuando: El usuario corrige explícitamente el comportamiento El patrón no se observa por períodos extendidos Aparece evidencia contradictoria Privacidad Las observaciones permanecen locales en tu máquina Los instintos con alcance de proyecto están aislados por proyecto Solo los instintos (patrones) pueden exportarse — no las observaciones brutas No se comparte código real ni contenido de conversaciones Tú controlas qué se exporta y promueve