continuous-learning-v2

name	continuous-learning-v2
description	훅을 통해 세션을 관찰하고, 신뢰도 점수가 있는 원자적 본능을 생성하며, 이를 스킬/명령어/에이전트로 진화시키는 본능 기반 학습 시스템. v2.1에서는 프로젝트 간 오염을 방지하기 위한 프로젝트 범위 본능이 추가되었습니다.
origin	ECC
version	2.1.0

지속적 학습 v2.1 - 본능 기반 아키텍처

Claude Code 세션을 원자적 "본능(instinct)" -- 신뢰도 점수가 있는 작은 학습된 행동 -- 을 통해 재사용 가능한 지식으로 변환하는 고급 학습 시스템입니다.

v2.1에서는 프로젝트 범위 본능이 추가되었습니다 -- React 패턴은 React 프로젝트에, Python 규칙은 Python 프로젝트에 유지되며, 범용 패턴(예: "항상 입력 유효성 검사")은 전역으로 공유됩니다.

활성화 시점

• Claude Code 세션에서 자동 학습 설정 시
• 훅을 통한 본능 기반 행동 추출 구성 시
• 학습된 행동의 신뢰도 임계값 조정 시
• 본능 라이브러리 검토, 내보내기, 가져오기 시
• 본능을 완전한 스킬, 명령어 또는 에이전트로 진화 시
• 프로젝트 범위 vs 전역 본능 관리 시
• 프로젝트에서 전역 범위로 본능 승격 시

v2.1의 새로운 기능

기능	v2.0	v2.1
저장소	전역 (~/.claude/homunculus/)	프로젝트 범위 (projects//)
범위	모든 본능이 어디서나 적용	프로젝트 범위 + 전역
감지	없음	git remote URL / 저장소 경로
승격	해당 없음	2개 이상 프로젝트에서 확인 시 프로젝트 -> 전역
명령어	4개 (status/evolve/export/import)	6개 (+promote/projects)
프로젝트 간	오염 위험	기본적으로 격리

v2의 새로운 기능 (v1 대비)

기능	v1	v2
관찰	Stop 훅 (세션 종료)	PreToolUse/PostToolUse (100% 신뢰성)
분석	메인 컨텍스트	백그라운드 에이전트 (Haiku)
세분성	전체 스킬	원자적 "본능"
신뢰도	없음	0.3-0.9 가중치
진화	직접 스킬로	본능 -> 클러스터 -> 스킬/명령어/에이전트
공유	없음	본능 내보내기/가져오기

본능 모델

본능은 작은 학습된 행동입니다:

---
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

속성:

• 원자적 -- 하나의 트리거, 하나의 액션
• 신뢰도 가중치 -- 0.3 = 잠정적, 0.9 = 거의 확실
• 도메인 태그 -- code-style, testing, git, debugging, workflow 등
• 증거 기반 -- 어떤 관찰이 이를 생성했는지 추적
• 범위 인식 -- project (기본값) 또는 global

작동 방식

세션 활동 (git 저장소 내)
      |
      | 훅이 프롬프트 + 도구 사용을 캡처 (100% 신뢰성)
      | + 프로젝트 컨텍스트 감지 (git remote / 저장소 경로)
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<project-hash>/observations.jsonl  |
|   (프롬프트, 도구 호출, 결과, 프로젝트)         |
+---------------------------------------------+
      |
      | 관찰자 에이전트가 읽기 (백그라운드, Haiku)
      v
+---------------------------------------------+
|          패턴 감지                             |
|   * 사용자 수정 -> 본능                        |
|   * 에러 해결 -> 본능                          |
|   * 반복 워크플로우 -> 본능                     |
|   * 범위 결정: 프로젝트 또는 전역?              |
+---------------------------------------------+
      |
      | 생성/업데이트
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<project-hash>/instincts/personal/ |
|   * prefer-functional.yaml (0.7) [project]   |
|   * use-react-hooks.yaml (0.9) [project]     |
+---------------------------------------------+
|  instincts/personal/  (전역)                  |
|   * always-validate-input.yaml (0.85) [global]|
|   * grep-before-edit.yaml (0.6) [global]     |
+---------------------------------------------+
      |
      | /evolve 클러스터링 + /promote
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<hash>/evolved/ (프로젝트 범위)      |
|  evolved/ (전역)                              |
|   * commands/new-feature.md                  |
|   * skills/testing-workflow.md               |
|   * agents/refactor-specialist.md            |
+---------------------------------------------+

프로젝트 감지

시스템이 현재 프로젝트를 자동으로 감지합니다:

1. CLAUDE_PROJECT_DIR 환경 변수 (최우선 순위)
2. git remote get-url origin -- 이식 가능한 프로젝트 ID를 생성하기 위해 해시됨 (서로 다른 머신에서 같은 저장소는 같은 ID를 가짐)
3. git rev-parse --show-toplevel -- 저장소 경로를 사용한 폴백 (머신별)
4. 전역 폴백 -- 프로젝트가 감지되지 않으면 본능은 전역 범위로 이동

각 프로젝트는 12자 해시 ID를 받습니다 (예: a1b2c3d4e5f6). ~/.claude/homunculus/projects.json의 레지스트리 파일이 ID를 사람이 읽을 수 있는 이름에 매핑합니다.

빠른 시작

1. 관찰 훅 활성화

~/.claude/settings.json에 추가하세요.

플러그인으로 설치한 경우 (권장):

~/.claude/settings.json에 추가 hook 블록을 넣지 마세요. Claude Code v2.1+가 플러그인의 hooks/hooks.json을 자동으로 로드하며, observe.sh는 이미 그곳에 등록되어 있습니다.

이전에 observe.sh를 ~/.claude/settings.json에 복사했다면 중복된 PreToolUse / PostToolUse 블록을 제거하세요. 중복 등록은 이중 실행과 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 해석 오류를 일으킵니다. 이 변수는 플러그인 소유 hooks/hooks.json 항목에서만 확장됩니다.

수동으로 ~/.claude/skills에 설치한 경우, 아래 내용을 ~/.claude/settings.json에 추가하세요:

{
  "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. 디렉터리 구조 초기화

시스템은 첫 사용 시 자동으로 디렉터리를 생성하지만, 수동으로도 생성할 수 있습니다:

# Global directories
mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands},projects}

# Project directories are auto-created when the hook first runs in a git repo

3. 본능 명령어 사용

/instinct-status     # 학습된 본능 표시 (프로젝트 + 전역)
/evolve              # 관련 본능을 스킬/명령어로 클러스터링
/instinct-export     # 본능을 파일로 내보내기
/instinct-import     # 다른 사람의 본능 가져오기
/promote             # 프로젝트 본능을 전역 범위로 승격
/projects            # 모든 알려진 프로젝트와 본능 개수 목록

명령어

명령어	설명
/instinct-status	모든 본능 (프로젝트 범위 + 전역) 을 신뢰도와 함께 표시
/evolve	관련 본능을 스킬/명령어로 클러스터링, 승격 제안
/instinct-export	본능 내보내기 (범위/도메인으로 필터링 가능)
/instinct-import <file>	범위 제어와 함께 본능 가져오기
/promote [id]	프로젝트 본능을 전역 범위로 승격
/projects	모든 알려진 프로젝트와 본능 개수 목록

구성

백그라운드 관찰자를 제어하려면 config.json을 편집하세요:

{
  "version": "2.1",
  "observer": {
    "enabled": false,
    "run_interval_minutes": 5,
    "min_observations_to_analyze": 20
  }
}

키	기본값	설명
observer.enabled	false	백그라운드 관찰자 에이전트 활성화
observer.run_interval_minutes	5	관찰자가 관찰 결과를 분석하는 빈도
observer.min_observations_to_analyze	20	분석 실행 전 최소 관찰 횟수

기타 동작 (관찰 캡처, 본능 임계값, 프로젝트 범위, 승격 기준)은 instinct-cli.py와 observe.sh의 코드 기본값으로 구성됩니다.

파일 구조

~/.claude/homunculus/
+-- identity.json           # 프로필, 기술 수준
+-- projects.json           # 레지스트리: 프로젝트 해시 -> 이름/경로/리모트
+-- observations.jsonl      # 전역 관찰 결과 (폴백)
+-- instincts/
|   +-- personal/           # 전역 자동 학습된 본능
|   +-- inherited/          # 전역 가져온 본능
+-- evolved/
|   +-- agents/             # 전역 생성된 에이전트
|   +-- skills/             # 전역 생성된 스킬
|   +-- commands/           # 전역 생성된 명령어
+-- projects/
    +-- a1b2c3d4e5f6/       # 프로젝트 해시 (git remote URL에서)
    |   +-- observations.jsonl
    |   +-- observations.archive/
    |   +-- instincts/
    |   |   +-- personal/   # 프로젝트별 자동 학습
    |   |   +-- inherited/  # 프로젝트별 가져온 것
    |   +-- evolved/
    |       +-- skills/
    |       +-- commands/
    |       +-- agents/
    +-- f6e5d4c3b2a1/       # 다른 프로젝트
        +-- ...

범위 결정 가이드

패턴 유형	범위	예시
언어/프레임워크 규칙	project	"React hooks 사용", "Django REST 패턴 따르기"
파일 구조 선호도	project	"__tests__/에 테스트", "src/components/에 컴포넌트"
코드 스타일	project	"함수형 스타일 사용", "dataclasses 선호"
에러 처리 전략	project	"에러에 Result 타입 사용"
보안 관행	global	"사용자 입력 유효성 검사", "SQL 새니타이징"
일반 모범 사례	global	"테스트 먼저 작성", "항상 에러 처리"
도구 워크플로우 선호도	global	"편집 전 Grep", "쓰기 전 Read"
Git 관행	global	"Conventional commits", "작고 집중된 커밋"

본능 승격 (프로젝트 -> 전역)

같은 본능이 높은 신뢰도로 여러 프로젝트에 나타나면, 전역 범위로 승격할 후보가 됩니다.

자동 승격 기준:

• 2개 이상 프로젝트에서 같은 본능 ID
• 평균 신뢰도 >= 0.8

승격 방법:

# Promote a specific instinct
python3 instinct-cli.py promote prefer-explicit-errors

# Auto-promote all qualifying instincts
python3 instinct-cli.py promote

# Preview without changes
python3 instinct-cli.py promote --dry-run

/evolve 명령어도 승격 후보를 제안합니다.

신뢰도 점수

신뢰도는 시간이 지남에 따라 진화합니다:

점수	의미	동작
0.3	잠정적	제안되지만 강제되지 않음
0.5	보통	관련 시 적용
0.7	강함	적용이 자동 승인됨
0.9	거의 확실	핵심 행동

신뢰도가 증가하는 경우:

• 패턴이 반복적으로 관찰됨
• 사용자가 제안된 행동을 수정하지 않음
• 다른 소스의 유사한 본능이 동의함

신뢰도가 감소하는 경우:

• 사용자가 행동을 명시적으로 수정함
• 패턴이 오랜 기간 관찰되지 않음
• 모순되는 증거가 나타남

왜 관찰에 스킬이 아닌 훅을 사용하나요?

"v1은 관찰에 스킬을 의존했습니다. 스킬은 확률적입니다 -- Claude의 판단에 따라 약 50-80%의 확률로 실행됩니다."

훅은 100% 확률로 결정적으로 실행됩니다. 이는 다음을 의미합니다:

• 모든 도구 호출이 관찰됨
• 패턴이 누락되지 않음
• 학습이 포괄적임

하위 호환성

v2.1은 v2.0 및 v1과 완전히 호환됩니다:

• ~/.claude/homunculus/instincts/의 기존 전역 본능이 전역 본능으로 계속 작동
• v1의 기존 ~/.claude/skills/learned/ 스킬이 계속 작동
• Stop 훅이 여전히 실행됨 (하지만 이제 v2에도 데이터를 공급)
• 점진적 마이그레이션: 둘 다 병렬로 실행 가능

개인정보 보호

• 관찰 결과는 사용자의 머신에 로컬로 유지
• 프로젝트 범위 본능은 프로젝트별로 격리됨
• 본능(패턴)만 내보낼 수 있음 -- 원시 관찰 결과는 아님
• 실제 코드나 대화 내용은 공유되지 않음
• 내보내기와 승격 대상을 사용자가 제어

관련 자료

• Skill Creator - 저장소 히스토리에서 본능 생성
• Homunculus - v2 본능 기반 아키텍처에 영감을 준 커뮤니티 프로젝트 (원자적 관찰, 신뢰도 점수, 본능 진화 파이프라인)
• The Longform Guide - 지속적 학습 섹션

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본능 기반 학습: Claude에게 당신의 패턴을 가르치기, 한 번에 하나의 프로젝트씩.