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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。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Use after a complex task, failure, or when reviewing what was learned. Teaches how to write growth logs that extract reusable patterns — not diary entries.
Design a goal-oriented agent loop, and review it for the ways loops go wrong — spinning and burning tokens, Goodhart-gaming the verifier, or running a wrong answer to completion. Two actions: (1) WRITE a loop — gate whether to build it, define a machine-decidable goal, pick the loop type, pick a skeleton; (2) REVIEW a loop — run it past five failure modes plus decidability, boundaries, fallback, judge independence, and keep-judgment-with-the-human red lines. Use when designing an autonomous agent loop, or when you already have one and worry it will spin, cheat, or run a wrong answer to the end. Complements the mechanism-layer loop skills (autonomous-loops, continuous-agent-loop) by covering the judgment layer they don't. 中文触发：写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge。English triggers: design an agent loop, write a loop, check a loop, loop review, prevent a runaway loop, goal-oriented loop, decidable goal, plan/build/judge.
Stop hook that blocks Claude from finishing until quality checks pass. Detects rationalization patterns (surface text heuristics), stale learning logs (filesystem mtime), and low disk space. Complements self-audit by mechanically enforcing learning capture habits.
React Native and Expo app patterns — Expo Router navigation, state separation (server/client/route/form), TanStack Query data fetching with Zod, performant lists, NativeWind/StyleSheet styling, native APIs, and secure storage. Use when building or editing React Native / Expo screens, components, navigation, or data layers.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
| 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。 |
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。
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:
~/.claude/skills/learned/に保存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 | 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 |
~/.claude/settings.jsonに追加:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
/learnコマンド - セッション中の手動パターン抽出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。"
詳細: docs/continuous-learning-v2-spec.mdを参照。