| name | continuous-learning |
| description | Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use. |
| origin | ECC |
継続的学習スキル
Claude Codeセッション終了時に自動的に評価を行い、学習した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。
起動条件
- Claude Code セッションからの自動パターン抽出のセットアップ
- セッション評価のための Stop フックの設定
~/.claude/skills/learned/ の学習済みスキルのレビューやキュレーション- 抽出閾値やパターンカテゴリの調整
- v1（本スキル）と v2（インスティンクトベース）のアプローチの比較
ステータス
この v1 スキルは引き続きサポートされていますが、新規インストールでは continuous-learning-v2 が推奨パスとなります。よりシンプルな Stop フック抽出フローを明示的に使いたい場合や、古い学習済みスキルのワークフローとの互換性が必要な場合にのみ v1 を選択してください。
仕組み
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る:
- セッション評価: セッションに十分なメッセージ数があるかチェック（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特定
- 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"
]
}
パターンタイプ
| パターン | 説明 |
|---|
error_resolution | 特定のエラーがどのように解決されたか |
user_corrections | ユーザーの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 |
フックセットアップ
~/.claude/settings.jsonに追加:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
なぜStopフックなのか?
- 軽量: セッション終了時に一度だけ実行
- ノンブロッキング: 毎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: 完全なセッショントランスクリプトにアクセス可能
関連
比較メモ（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:
| 特徴 | 我々のアプローチ | Homunculus v2 |
|---|
| 観察 | Stopフック（セッション終了時） | PreToolUse/PostToolUseフック（100%確実） |
| 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 | アトミックな「インスティンクト」 |
| 信頼度 | なし | 0.3-0.9の重み付け |
| 進化 | 直接スキルへ | インスティンクト → クラスター → スキル/コマンド/エージェント |
| 共有 | なし | インスティンクトのエクスポート/インポート |
homunculusからの重要な洞察:
「v1は観察にスキルを使用していた。スキルは確率的で、~50-80%の確率で発火する。v2は観察にフック（100%確実）を使用し、学習された行動のアトミック単位としてインスティンクトを使用する。」
潜在的なv2強化
- インスティンクトベース学習 - 信頼度スコアリング付きの小さなアトミック行動
- バックグラウンドオブザーバー - 並列で分析するHaikuエージェント
- 信頼度減衰 - 矛盾した場合にインスティンクトの信頼度が低下
- ドメインタグ付け - code-style、testing、git、debuggingなど
- 進化パス - 関連インスティンクトをスキル/コマンドにクラスタリング
参照: docs/continuous-learning-v2-spec.md 完全な仕様。
