Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 154品質スコア 71/100

continuous-learning

Claude Codeとの会話から再利用可能なパターンを自動で抽出し、学習済みスキルとして保存して今後の利用に活かすことができます。

description の原文を見る

自动从Claude Code会话中提取可重复使用的模式,并将其保存为学习到的技能以供将来使用。

SKILL.md 本文

継続学習スキル

Claude Code セッションの終了時に自動的にパターンを評価・抽出し、学習したスキルとして保存できます。

有効化するタイミング

  • Claude Code セッションからパターンを自動抽出するよう設定する
  • セッション評価の停止フックを構成する
  • ~/.claude/skills/learned/ で学習したスキルを確認・整理する
  • 抽出閾値またはパターンカテゴリを調整する
  • v1(本方法)と v2(インスティンクトベースの方法)を比較する

仕組み

このスキルは各セッション終了時に 停止フック として実行されます:

  1. セッション評価:セッションに十分なメッセージが含まれているかを確認します(デフォルト:10件以上)
  2. パターン検出:セッションから抽出可能なパターンを識別します
  3. スキル抽出:有用なパターンを ~/.claude/skills/learned/ に保存します

設定

config.json を編集してカスタマイズします:

{
  "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得たパターン
workaroundsフレームワーク/ライブラリの特性に対する解決策
debugging_techniques効果的なデバッグ方法
project_specificプロジェクト固有の規約

フック設定

~/.claude/settings.json に以下を追加します:

{
  "hooks": {
    "Stop": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
      }]
    }]
  }
}

停止フックを使用する理由

  • 軽量:セッション終了時に1回だけ実行される
  • ノンブロッキング:各メッセージに遅延を追加しない
  • 完全なコンテキスト:セッション全体の記録にアクセスできる

関連資料

  • 詳細ガイド - 継続学習に関するセクション
  • /learn コマンド - セッション内でパターンを手動抽出する

比較メモ(研究:2025年1月)

Homunculus との比較

Homunculus v2 は、より複雑なアプローチを採用しています:

機能当社の方法Homunculus v2
観察停止フック(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化された「インスティンクト」
信頼度なし0.3-0.9 の加重スコア
進化スキルに直接インスティンクト → クラスタ → 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 からの重要な知見:

"v1 は観察のためにスキルに依存しています。スキルは確率的であり、トリガーの確率は約 50~80% です。v2 はフックを使用して観察し(100% 信頼性)、インスティンクトを学習行動の原子単位として使用しています。"

v2 の潜在的な拡張機能

  1. インスティンクトベースの学習 - 信頼度スコア付きの小さく原子化された動作
  2. バックグラウンドオブザーバー - Haiku エージェントによる並行分析
  3. 信頼度の減衰 - 反駁された場合、インスティンクトの信頼度が低下
  4. ドメインタグ - コードスタイル、テスト、git、デバッグなど
  5. 進化パス - 関連するインスティンクトをスキル/コマンドにクラスタリング

詳細は docs/continuous-learning-v2-spec.md を参照してください。

原文

  • 英文原文

ナビゲーション

  • 中文文档导航
  • 貢献ガイド

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
loulanyue
リポジトリ
loulanyue/awesome-claude-notes
ライセンス
MIT
最終更新
2026/5/3

Source: https://github.com/loulanyue/awesome-claude-notes / ライセンス: MIT

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原作者: loulanyue · loulanyue/awesome-claude-notes · ライセンス: MIT