continuous-learning

name continuous-learning description Claude Codeセッションから再利用可能なパターンを自動的に抽出し、将来の使用のために学習済みスキルとして保存します。 継続学習スキル Claude Codeセッションを終了時に自動的に評価し、学習済みスキルとして保存できる再利用可能なパターンを抽出します。 動作原理 このスキルは各セッション終了時に 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があるか確認(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: { "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" ] } パターンの種類 パターン 説明 error_resolution 特定のエラーの解決方法 user_corrections ユーザー修正からのパターン workarounds フレームワーク/ライブラリの癖への解決策 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 フック設定 ~/.claude/settings.json に追加: { "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1回だけ実行 ノンブロッキング : すべての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 関連項目 The Longform Guide - 継続学習に関するセクション /learn コマンド - セッション中の手動パターン抽出 比較ノート (調査: 2025年1月) vs Homunculus Homunculus v2はより洗練されたアプローチを採用: 機能 このアプローチ Homunculus v2 観察 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 完全なスキル 原子的な「本能」 信頼度 なし 0.3-0.9の重み付け 進化 直接スキルへ 本能 → クラスタ → スキル/コマンド/エージェント 共有 なし 本能のエクスポート/インポート homunculusからの重要な洞察: "v1はスキルに観察を依存していました。スキルは確率的で、発火率は約50-80%です。v2は観察にフック(100%信頼性)を使用し、学習された振る舞いの原子単位として本能を使用します。" v2の潜在的な改善 本能ベースの学習 - 信頼度スコアリングを持つ、より小さく原子的な振る舞い バックグラウンド観察者 - 並行して分析するHaikuエージェント 信頼度の減衰 - 矛盾した場合に本能の信頼度が低下 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 - 関連する本能をスキル/コマンドにクラスタ化 詳細: docs/continuous-learning-v2-spec.md を参照。