continuous-learning

原文涵盖的主题

• 継続学習スキル
• 動作原理
• 設定
• パターンの種類
• フック設定
• Stopフックを使用する理由
• 関連項目
• 比較ノート (調査: 2025年1月)

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: 1. セッション評価: セッションに十分なメッセージがあるか確認(デフォルト: 10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 3. スキル抽出: 有用なパターンを/.claude/skills/learned/に保存 config.jsonを編集してカスタマイズ: | パターン | 説明 | |---------|-------------| | errorresolution | 特定のエラーの解決方法 | | usercorrections | 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 | | debuggingtechniques | 効果的なデバッグアプローチ | | projectspecific | プロジェクト固有の規約 | /.claude/settings.jsonに追加: 軽量: セッション終了時に1回だけ実行 ノンブロッキング: すべてのメッセージにレイテンシを追加しない 完全なコンテキスト: セッション全体のトランスクリプトにアクセス可能 The Longform Guide - 継続学習に関するセクション /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。" 1. 本能ベースの学習 - 信頼度スコアリングを持つ、より小さく原子的な振る舞い 2. バックグラウンド観察者 - 並行して分析するHaikuエージェント 3. 信頼度の減衰 - 矛盾した

这里只展示节选，请以完整原文和当前要求为准。