continuous-learning-v2

# Continuous Learning v2 - Instinct-Based Architecture # 持续学习 v2 - 基于 Instinct 的架构 <!-- 【教学说明】 v2 是持续学习的进化版本。它使用更小的"instincts"（本能）作为学习单元， 而不是完整的技能。Instincts 更精确、更可靠，并且有置信度评分。 就像把一个大任务分解成许多小习惯——每个习惯更容易学习和应用。 --> 高级学习系统，通过原子级"instincts"——带置信度评分的小型学习行为——将会话转化为可重用知识。 ## 何时激活此技能 - 设置从 Claude Code 会话自动学习 - 配置通过 hooks 提取基于 instinct 的行为 - 调整学习行为的置信度阈值 - 审查、导出或导入 instinct 库 - 将 instinct 进化为完整的技能、命令或代理 ## v2 新特性 | 特性 | v1 | v2 | |------|----|----| | 观察 | Stop hook（会话结束时） | PreToolUse/PostToolUse（100% 可靠） | | 分析 | 主上下文 | 后台代理（Haiku） | | 粒度 | 完整技能 | 原子级"instincts" | | 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 | **主要改进：** - **更可靠**：使用 hooks 而不是技能观察（100% vs 50-80%） - **更精确**：instincts 是单个行为，不是大型技能 - **更智能**：置信度评分让 AI 知道何时应用 ## Instinct 模型 <!-- 【教学说明】 Instinct 是最小的学习单元——一个触发条件，一个动作。 比完整技能更小、更聚焦、更容易应用。 --> 一个 instinct 是一个小型学习行为： ```yaml --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" --- # Prefer Functional Style（偏好函数式风格） ## 动作 在适当的时候使用函数式模式而非类。 ## 证据 - 观察到 5 次函数式模式偏好 ``` **属性：** - **原子级** ——一个触发器，一个动作 - **置信度加权** ——0.3 = 试探性，0.9 = 几乎确定 - **领域标记** ——code-style、testing、git、debugging、workflow 等 - **证据支持** ——追踪创建了它的观察 **什么是原子级？** 原子级意味着不可再分的最小单元。 ## 工作原理 ``` 会话活动 │ │ Hooks 捕获提示 + 工具使用（100% 可靠） ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ observations.jsonl │ │ (提示、工具调用、结果) │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ 观察者代理读取（后台，Haiku） ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 模式检测 │ │ • 用户纠正 → instinct │ │ • 错误解决 → instinct │ │ • 重复工作流 → instinct │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` **流程说明：** 1. **Hooks 捕获**：每次工具调用前/后记录 2. **观察者分析**：后台 AI 找出模式 3. **Instinct 创建**：保存为可重用的 instinct ## 快速开始 ### 1. 启用观察 Hooks 添加到你的 `~/.claude/settings.json`： ```json { "hooks": { "PreToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre" }] }], "PostToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post" }] }] } } ``` **PreToolUse vs PostToolUse：** - PreToolUse：工具调用**前**触发（知道意图） - PostToolUse：工具调用**后**触发（知道结果） ### 2. 使用 Instinct 命令 ```bash /instinct-status # 显示已学习的 instincts 及其置信度 /evolve # 将相关 instincts 聚类为技能/命令 /instinct-export # 导出 instincts 用于分享 /instinct-import <file> # 从他人导入 instincts ``` ## 命令列表 | 命令 | 说明 | |------|------| | `/instinct-status` | 显示所有已学习的 instincts 及其置信度 | | `/evolve` | 将相关 instincts 聚类为技能/命令 | | `/instinct-export` | 导出 instincts 用于分享 | | `/instinct-import <file>` | 从他人导入 instincts | ## 置信度评分 <!-- 【教学说明】 置信度让 AI 知道何时应该应用学习的模式。 高置信度 = 自动应用，低置信度 = 仅建议。 --> | 分数 | 含义 | 行为 | |------|------|------| | 0.3 | 试探性 | 建议但不强制 | | 0.5 | 中等 | 相关时应用 | | 0.7 | 强 | 自动批准应用 | | 0.9 | 几乎确定 | 核心行为 | **置信度如何计算？** - 观察次数：更多观察 = 更高置信度 - 一致性：每次都出现 = 更高置信度 - 成功率：有效解决方案 = 更高置信度 **置信度衰减：** - 如果 instinct 导致错误，置信度下降 - 如果用户纠正，置信度大幅下降 - 长期未使用，置信度缓慢下降 ## Instinct 进化 <!-- 【教学说明】 相关 instincts 可以聚合成更大的技能——就像小习惯组合成工作流程。 --> ### 聚类到技能 ```yaml # 独立的 instincts - instinct-1: "使用 TypeScript 严格模式" - instinct-2: "定义所有函数参数类型" - instinct-3: "避免 any 类型" # 进化后的技能 skill: "typescript-strict-style" 包含: [instinct-1, instinct-2, instinct-3] 置信度: 0.85 ``` ### 进化到命令 ```yaml # 检测到的工作流模式 - instinct-1: "先写测试" - instinct-2: "运行测试" - instinct-3: "修复失败" - instinct-4: "重复" # 进化后的命令 command: "/tdd-cycle" 动作: 自动执行 TDD 循环 ``` ### 进化到代理 ```yaml # 复杂行为模式 - 多个相关 instincts - 跨多个领域的操作 - 需要多步工作流 # 进化后的代理 agent: "full-stack-developer" 包含: [testing-instincts, api-instincts, ui-instincts] ``` ## 与 v1 比较 ### v1 方法（技能观察） ``` 会话结束 → Stop hook → 提取完整技能 ↓ 技能文件（大型、通用） ↓ 下次会话：技能可能触发（50-80%） ``` **问题：** - 技能太大，不精确 - 触发不可靠（技能系统是概率性的） - 无法追踪置信度 ### v2 方法（Instinct 观察） ``` 每个工具调用 → Pre/Post hook → 记录观察 ↓ 后台分析 → 检测模式 → 创建 instincts ↓ 下次会话：高置信度 instincts 自动应用 ↓ 定期：聚类相关 instincts → 技能/命令 ``` **优势：** - Instincts 小而精确 - 100% 可靠（hooks 总是触发） - 置信度追踪 ## 实际示例 ### 示例 1：代码风格 Instinct ```yaml --- id: use-arrow-functions trigger: "编写回调函数时" confidence: 0.8 domain: "code-style" source: "user-corrections" --- # Use Arrow Functions（使用箭头函数） ## 何时应用 编写回调函数或简短函数时 ## 动作 使用箭头函数而非 function 关键字 ## 示例 ```typescript // 优先 array.map(x => x * 2) // 而非 array.map(function(x) { return x * 2 }) ``` ## 证据 - 用户纠正了 3 次 - 项目代码中 90% 使用箭头函数 ``` ### 示例 2：调试 Instinct ```yaml --- id: check-network-first trigger: "调试 API 错误时" confidence: 0.9 domain: "debugging" source: "error-resolution" --- # Check Network First（先检查网络） ## 何时应用 API 调用失败或数据不正确时 ## 动作 1. 打开浏览器网络面板 2. 检查请求状态码 3. 验证请求/响应格式 4. 检查 CORS 错误 ## 证据 - 在 5 个独立调试会话中有效 - 解决了 80% 的 API 问题 ``` ## 最佳实践 1. **从小开始** ——让系统积累 instincts，不要急躁 2. **定期审查** ——每周检查 `/instinct-status` 3. **手动进化** ——使用 `/evolve` 创建技能 4. **分享有用** ——使用 `/instinct-export` 与团队分享 5. **导入谨慎** ——审查导入的 instincts ## 相关资源 - v1 技能：`continuous-learning/SKILL.md` - Homunculus 项目：[github.com/humanplane/homunculus](https://github.com/humanplane/homunculus) - 完整规范：`/Users/affoon/Documents/tasks/12-continuous-learning-v2.md` --- **记住**：v2 是下一代持续学习——更精确、更可靠、更智能。