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基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mturac/everything-openai-codex --skill continuous-learning-v2コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
Use this skill to monitor and verify a deployed URL or public OSS launch surface after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, performance regressions, PR queue health, maintainer feedback, and listing-review blockers after deploys, merges, submissions, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy / PR-watch verification.
Build reputation-safe open-source marketing from verifiable project evidence, not hype, spam, or repeated public pings. Use for launch copy, directory targeting, community posts, proof packets, and maintainer-facing positioning.
Turn public launch, directory, community, or list rejections into repo fixes and better proof without arguing, spamming, or resubmitting blindly. Use after Hacker News, Product Hunt, GitHub list PR, marketplace, or community rejection.
| name | continuous-learning-v2 |
| description | 基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。 |
| origin | ecc |
| version | 2.1.0 |
的架构
一个高级学习系统，通过原子化的“本能”——带有置信度评分的小型习得行为——将你的 OpenAI Codex 会话转化为可重用的知识。
v2.1 新增了项目作用域的本能 — React 模式保留在你的 React 项目中，Python 约定保留在你的 Python 项目中，而通用模式（如“始终验证输入”）则全局共享。
| 特性 | v2.0 | v2.1 |
|---|---|---|
| 存储 | 全局 (~/.codex/homunculus/) | 项目作用域 (projects//) |
| 作用域 | 所有本能随处适用 | 项目作用域 + 全局 |
| 检测 | 无 | git remote URL / 仓库路径 |
| 提升 | 不适用 | 在 2+ 个项目中出现时，项目 → 全局 |
| 命令 | 4个 (status/evolve/export/import) | 6个 (+promote/projects) |
| 跨项目 | 存在污染风险 | 默认隔离 |
| 特性 | v1 | v2 |
|---|
| 观察 | 停止钩子（会话结束） | PreToolUse/PostToolUse (100% 可靠) |
| 分析 | 主上下文 | 后台代理 (Fast) |
| 粒度 | 完整技能 | 原子化“本能” |
| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 进化 | 直接进化为技能 | 本能 -> 聚类 -> 技能/命令/代理 |
| 共享 | 无 | 导出/导入本能 |
一个本能是一个小型习得行为：
---
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
属性：
project (默认) 或 global会话活动（在 git 仓库中）
|
| 钩子捕获提示 + 工具使用（100% 可靠）
| + 检测项目上下文（git remote / 仓库路径）
v
+---------------------------------------------+
| projects/<project-hash>/observations.jsonl |
| （提示、工具调用、结果、项目） |
+---------------------------------------------+
|
| 观察者代理读取（后台，Fast）
v
+---------------------------------------------+
| 模式检测 |
| * 用户修正 -> 直觉 |
| * 错误解决 -> 直觉 |
| * 重复工作流 -> 直觉 |
| * 范围决策：项目级或全局？ |
+---------------------------------------------+
|
| 创建/更新
v
+---------------------------------------------+
| projects/<project-hash>/instincts/personal/ |
| * prefer-functional.yaml (0.7) [项目] |
| * use-react-hooks.yaml (0.9) [项目] |
+---------------------------------------------+
| instincts/personal/ （全局） |
| * always-validate-input.yaml (0.85) [全局] |
| * grep-before-edit.yaml (0.6) [全局] |
+---------------------------------------------+
|
| /evolve 聚类 + /promote
v
+---------------------------------------------+
| projects/<hash>/evolved/ （项目范围） |
| evolved/ （全局） |
| * commands/new-feature.md |
| * skills/testing-workflow.md |
| * agents/refactor-specialist.md |
+---------------------------------------------+
系统会自动检测您当前的项目：
CODEX_PROJECT_DIR 环境变量 (最高优先级)git remote get-url origin -- 哈希化以创建可移植的项目 ID (同一仓库在不同机器上获得相同的 ID)git rev-parse --show-toplevel -- 使用仓库路径作为后备方案 (机器特定)每个项目都会获得一个 12 字符的哈希 ID (例如 a1b2c3d4e5f6)。~/.codex/homunculus/projects.json 处的注册表文件将 ID 映射到人类可读的名称。
添加到你的 ~/.codex/settings.json 中。
如果作为插件安装（推荐）：
不需要在 ~/.codex/settings.json 中额外添加 hooks。OpenAI Codex v2.1+ 会自动加载插件的 hooks/hooks.json，其中已经注册了 observe.sh。
如果您之前把 observe.sh 复制到了 ~/.codex/settings.json，请删除重复的 PreToolUse / PostToolUse 配置。重复注册会导致重复执行，并触发 ${CODEX_PLUGIN_ROOT} 解析错误，因为该变量只会在插件自己的 hooks/hooks.json 中展开。
如果手动安装到 ~/.codex/skills，请将以下内容添加到 ~/.codex/settings.json：
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.codex/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"
}]
}],
"PostToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.codex/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"
}]
}]
}
}
系统会在首次使用时自动创建目录，但您也可以手动创建：
# Global directories
mkdir -p ~/.codex/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands},projects}
# Project directories are auto-created when the hook first runs in a git repo
/instinct-status # Show learned instincts (project + global)
/evolve # Cluster related instincts into skills/commands
/instinct-export # Export instincts to file
/instinct-import # Import instincts from others
/promote # Promote project instincts to global scope
/projects # List all known projects and their instinct counts
| 命令 | 描述 |
|---|---|
/instinct-status | 显示所有本能 (项目作用域 + 全局) 及其置信度 |
/evolve | 将相关本能聚类成技能/命令，建议提升 |
/instinct-export | 导出本能 (可按作用域/领域过滤) |
/instinct-import <file> | 导入本能 (带作用域控制) |
/promote [id] | 将项目本能提升到全局作用域 |
/projects | 列出所有已知项目及其本能数量 |
编辑 config.json 以控制后台观察器：
{
"version": "2.1",
"observer": {
"enabled": false,
"run_interval_minutes": 5,
"min_observations_to_analyze": 20
}
}
| 键 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
observer.enabled | false | 启用后台观察器代理 |
observer.run_interval_minutes | 5 | 观察器分析观察结果的频率 |
observer.min_observations_to_analyze | 20 | 运行分析所需的最小观察次数 |
其他行为 (观察捕获、本能阈值、项目作用域、提升标准) 通过 instinct-cli.py 和 observe.sh 中的代码默认值进行配置。
~/.codex/homunculus/
+-- identity.json # 你的个人资料，技术水平
+-- projects.json # 注册表：项目哈希 -> 名称/路径/远程地址
+-- observations.jsonl # 全局观察记录（备用）
+-- instincts/
| +-- personal/ # 全局自动学习的本能
| +-- inherited/ # 全局导入的本能
+-- evolved/
| +-- agents/ # 全局生成的代理
| +-- skills/ # 全局生成的技能
| +-- commands/ # 全局生成的命令
+-- projects/
+-- a1b2c3d4e5f6/ # 项目哈希（来自 git 远程 URL）
| +-- project.json # 项目级元数据镜像（ID/名称/根目录/远程地址）
| +-- observations.jsonl
| +-- observations.archive/
| +-- instincts/
| | +-- personal/ # 项目特定自动学习的
| | +-- inherited/ # 项目特定导入的
| +-- evolved/
| +-- skills/
| +-- commands/
| +-- agents/
+-- f6e5d4c3b2a1/ # 另一个项目
+-- ...
| 模式类型 | 作用域 | 示例 |
|---|---|---|
| 语言/框架约定 | 项目 | "使用 React hooks", "遵循 Django REST 模式" |
| 文件结构偏好 | 项目 | "测试放在 __tests__/", "组件放在 src/components/" |
| 代码风格 | 项目 | "使用函数式风格", "首选数据类" |
| 错误处理策略 | 项目 | "对错误使用 Result 类型" |
| 安全实践 | 全局 | "验证用户输入", "清理 SQL" |
| 通用最佳实践 | 全局 | "先写测试", "始终处理错误" |
| 工具工作流偏好 | 全局 | "编辑前先 Grep", "写入前先读取" |
| Git 实践 | 全局 | "约定式提交", "小而专注的提交" |
当同一个本能在多个项目中以高置信度出现时，它就有资格被提升到全局作用域。
自动提升标准：
如何提升：
# 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 命令也会建议可提升的候选本能。
置信度随时间演变：
| 分数 | 含义 | 行为 |
|---|---|---|
| 0.3 | 尝试性的 | 建议但不强制执行 |
| 0.5 | 中等的 | 相关时应用 |
| 0.7 | 强烈的 | 自动批准应用 |
| 0.9 | 近乎确定的 | 核心行为 |
置信度增加当：
置信度降低当：
"v1 依赖技能来观察。技能是概率性的 -- 根据 Codex 的判断，它们触发的概率约为 50-80%。"
钩子100% 触发，是确定性的。这意味着：
v2.1 与 v2.0 和 v1 完全兼容：
~/.codex/homunculus/instincts/ 中现有的全局本能仍然作为全局本能工作~/.codex/skills/learned/ 技能仍然有效基于本能的学习：一次一个项目，教会 Codex 您的模式。