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continuous-learning

GitHub

自动从Claude Code会话结束时的评估中提取可复用模式，保存为已学习技能。通过Stop钩子轻量化运行，支持配置阈值、检测多种错误与调试模式，旨在实现持续学习与经验积累。

buddyMe/skill_library/skills/continuous-learning/SKILL.md virgo777/buddyme

Trigger Scenarios

需要自动从历史会话中提取并保存可复用编程模式时配置或调整会话结束时的自动化技能提取规则时查看或管理 ~/.claude/skills/learned/ 目录下的已学习技能时

Install

npx skills add virgo777/buddyme --skill continuous-learning -g -y

More Options

Non-standard path

npx skills add https://github.com/virgo777/buddyme/tree/master/buddyMe/skill_library/skills/continuous-learning -g -y

Use without installing

npx skills use virgo777/buddyme@continuous-learning

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add virgo777/buddyme --skill continuous-learning -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add virgo777/buddyme --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add virgo777/buddyme --list

SKILL.md

Frontmatter

{
    "name": "continuous-learning",
    "origin": "ECC",
    "description": "Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use."
}

持续学习技能（Continuous Learning Skill）

在会话结束时自动评估 Claude Code 会话，提取可保存为已学习技能（Learned Skills）的可复用模式。

何时激活

设置从 Claude Code 会话中自动提取模式
为会话评估配置 Stop 钩子（Hook）
查看或整理 ~/.claude/skills/learned/ 中的已学习技能
调整提取阈值或模式类别
比较 v1（当前）与 v2（基于直觉/Instinct）的方法

工作原理

此技能在每个会话结束时作为 Stop 钩子（Hook） 运行：

会话评估：检查会话是否有足够的消息（默认：10 条以上）
模式检测：从会话中识别可提取的模式
技能提取：将有用的模式保存到 ~/.claude/skills/learned/

配置

编辑 config.json 进行自定义：

{
  "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"
  ]
}

模式类型

模式	描述
`error_resolution`	特定错误的解决方法
`user_corrections`	来自用户纠偏的模式
`workarounds`	针对框架/库缺陷的解决方案
`debugging_techniques`	有效的调试方法
`project_specific`	项目特定的约定

钩子设置（Hook Setup）

添加到您的 ~/.claude/settings.json：

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

为什么使用 Stop 钩子？

轻量化：仅在会话结束时运行一次
非阻塞：不会给每条消息增加延迟
完整上下文：可以访问完整的会话记录

比较笔记（调研：2025年1月）

与 Homunculus 对比

Homunculus v2 采用了更复杂的方法：

特性	我们的方法	Homunculus v2
观察机制（Observation）	`Stop` 钩子（会话结束）	`PreToolUse`/`PostToolUse` 钩子（100% 可靠）
分析方式（Analysis）	主上下文（Main context）	后台智能体（Haiku agent）
粒度（Granularity）	完整技能（Full skills）	原子化“直觉”（Atomic "instincts"）
置信度（Confidence）	无	0.3-0.9 权重
演进路径（Evolution）	直接生成技能	直觉 → 聚类 → 技能/命令/智能体
共享方式（Sharing）	无	导出/导入直觉