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。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill continuous-learning复制此命令并粘贴到 Claude Code 中以安装该技能
| 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。
React 18/19 patterns including hooks discipline, server/client component boundaries, Suspense + error boundaries, form actions, data fetching, state management decision trees, and accessibility-first composition. Use when writing or reviewing React components.
React and Next.js performance optimization patterns adapted from Vercel Engineering's React Best Practices (https://github.com/vercel-labs/agent-skills). Organizes 70+ rules across 8 priority categories — waterfalls, bundle size, server-side, client fetching, re-render, rendering, JS micro-perf, advanced. Use when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code for performance.
React component testing with React Testing Library, Vitest/Jest, MSW for network mocking, accessibility assertions with axe, and the decision boundary between component tests and Playwright/Cypress end-to-end runs. Use when writing or fixing tests for React components, hooks, or pages.
Agent-driven scheduling and publishing of social media posts across 13 platforms via SocialClaw. Use when the user wants to publish to X, LinkedIn, Instagram, Facebook Pages, TikTok, Discord, Telegram, YouTube, Reddit, WordPress, or Pinterest — or when managing campaigns, uploading media, or monitoring post delivery status.
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches.
Accessibility patterns for React and Next.js — semantic HTML, ARIA attributes, form labeling, keyboard navigation, focus management, and screen reader support. Use when building any interactive UI component or form.