continuous-learning-v2

原文涵盖的主题

• 持续学习 v2.1 - 基于本能
• 何时激活
• v2.1 的新特性
• v2 的新特性（对比 v1）
• 本能模型
• 工作原理
• 项目检测
• 快速开始

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 Claude Code 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。 设置从 Claude Code 会话自动学习 通过钩子配置基于本能的行为提取 调整已学习行为的置信度阈值 查看、导出或导入本能库 将本能进化为完整的技能、命令或代理 管理项目作用域与全局本能 将本能从项目作用域提升到全局作用域 | 特性 | v2.0 | v2.1 | |---------|------|------| | 存储 | 全局 (/.claude/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 (Haiku) | | 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： 属性： 原子化 -- 一个触发条件，一个动作 置信度加权 -- 0.3 = 试探性，0.9 = 几乎确定 领域标记 -- 代码风格、测试、git、调试、工作流等 有证据支持 -- 追踪是哪些观察创建了它 作用域感知 -- project (默认) 或 global 系统会自动检测您当前的项目： 1. CLAUDEPROJECTDIR 环境变量 (最高优先级) 2. 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) 3. git rev-parse --show-toplevel -- 使用仓库路径作为后备方案 (机器特定) 4. 全局后备方案 -- 如果未检测到项目，本能将进入全局作用域 每个项目都会获得一个 12 字符的哈希 ID (例如 a1b2c3d4e5f6

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