Everything-claude-code-zh continuous-learning-v2
基于本能的学习系统,通过钩子观察会话,创建具有置信度评分的原子本能,并将其进化为技能/命令/代理。
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/docs/zh-CN/skills/continuous-learning-v2" ~/.claude/skills/xu-xiang-everything-claude-code-zh-continuous-learning-v2-991c45 && rm -rf "$T"
manifest:
docs/zh-CN/skills/continuous-learning-v2/SKILL.mdsource content
持续学习 v2 - 基于本能的架构
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。
部分灵感来源于 humanplane (credit: @humanplane) 的 Homunculus 项目。
何时激活
- 设置从 Claude Code 会话中自动学习时
- 通过钩子配置基于本能的行为提取时
- 调整学习行为的置信度阈值时
- 审查、导出或导入本能库时
- 将本能进化为完整技能、命令或代理时
v2 的新特性
| 特性 | v1 | v2 |
|---|---|---|
| 观察 | 停止钩子(会话结束) | 工具使用前/后(100% 可靠) |
| 分析 | 主上下文 | 后台代理(Haiku) |
| 粒度 | 完整技能 | 原子化的“本能” |
| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 演进 | 直接到技能 | 本能 → 聚类 → 技能/命令/代理 |
| 共享 | 无 | 导出/导入本能 |
本能模型
一个本能是一个小型习得行为:
--- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" --- # Prefer Functional Style ## Action Use functional patterns over classes when appropriate. ## Evidence - Observed 5 instances of functional pattern preference - User corrected class-based approach to functional on 2025-01-15
属性:
- 原子性 — 一个触发条件,一个动作
- 置信度加权 — 0.3 = 尝试性的,0.9 = 近乎确定
- 领域标记 — 代码风格、测试、git、调试、工作流等
- 证据支持 — 追踪是哪些观察创建了它
工作原理
Session Activity │ │ Hooks capture prompts + tool use (100% reliable) ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ observations.jsonl │ │ (prompts, tool calls, outcomes) │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ Observer agent reads (background, Haiku) ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ PATTERN DETECTION │ │ • User corrections → instinct │ │ • Error resolutions → instinct │ │ • Repeated workflows → instinct │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ Creates/updates ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ instincts/personal/ │ │ • prefer-functional.md (0.7) │ │ • always-test-first.md (0.9) │ │ • use-zod-validation.md (0.6) │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ /evolve clusters ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ evolved/ │ │ • commands/new-feature.md │ │ • skills/testing-workflow.md │ │ • agents/refactor-specialist.md │ └─────────────────────────────────────────┘
快速开始
1. 启用观察钩子
添加到你的
~/.claude/settings.json 中。
如果作为插件安装(推荐):
{ "hooks": { "PreToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre" }] }], "PostToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post" }] }] } }
如果手动安装到
~/.claude/skills:
{ "hooks": { "PreToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre" }] }], "PostToolUse": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post" }] }] } }
2. 初始化目录结构
Python CLI 会自动创建这些目录,但你也可以手动创建:
mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}} touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
3. 使用本能命令
/instinct-status # Show learned instincts with confidence scores /evolve # Cluster related instincts into skills/commands /instinct-export # Export instincts for sharing /instinct-import # Import instincts from others
命令
| 命令 | 描述 |
|---|---|
| 显示所有已习得的本能及其置信度 |
| 将相关本能聚类为技能/命令 |
| 导出本能用于共享 |
| 从他人处导入本能 |
配置
编辑
config.json:
{ "version": "2.0", "observation": { "enabled": true, "store_path": "~/.claude/homunculus/observations.jsonl", "max_file_size_mb": 10, "archive_after_days": 7 }, "instincts": { "personal_path": "~/.claude/homunculus/instincts/personal/", "inherited_path": "~/.claude/homunculus/instincts/inherited/", "min_confidence": 0.3, "auto_approve_threshold": 0.7, "confidence_decay_rate": 0.05 }, "observer": { "enabled": true, "model": "haiku", "run_interval_minutes": 5, "patterns_to_detect": [ "user_corrections", "error_resolutions", "repeated_workflows", "tool_preferences" ] }, "evolution": { "cluster_threshold": 3, "evolved_path": "~/.claude/homunculus/evolved/" } }
文件结构
~/.claude/homunculus/ ├── identity.json # Your profile, technical level ├── observations.jsonl # Current session observations ├── observations.archive/ # Processed observations ├── instincts/ │ ├── personal/ # Auto-learned instincts │ └── inherited/ # Imported from others └── evolved/ ├── agents/ # Generated specialist agents ├── skills/ # Generated skills └── commands/ # Generated commands
与技能创建器的集成
当你使用 技能创建器 GitHub 应用 时,它现在会生成两者:
- 传统的 SKILL.md 文件(用于向后兼容)
- 本能集合(用于 v2 学习系统)
来自仓库分析的本能带有
source: "repo-analysis" 标记,并包含源仓库 URL。
置信度评分
置信度随时间演变:
| 分数 | 含义 | 行为 |
|---|---|---|
| 0.3 | 尝试性的 | 建议但不强制执行 |
| 0.5 | 中等的 | 相关时应用 |
| 0.7 | 强烈的 | 自动批准应用 |
| 0.9 | 近乎确定的 | 核心行为 |
置信度增加当:
- 模式被反复观察到
- 用户未纠正建议的行为
- 来自其他来源的相似本能一致
置信度降低当:
- 用户明确纠正该行为
- 长时间未观察到该模式
- 出现矛盾证据
为什么用钩子而非技能进行观察?
“v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的——它们基于 Claude 的判断,大约有 50-80% 的概率触发。”
钩子100% 触发,是确定性的。这意味着:
- 每次工具调用都被观察到
- 不会错过任何模式
- 学习是全面的
向后兼容性
v2 与 v1 完全兼容:
- 现有的
技能仍然有效~/.claude/skills/learned/ - 停止钩子仍然运行(但现在也输入到 v2)
- 渐进式迁移路径:并行运行两者
隐私
- 观察数据保留在你的本地机器上
- 只有本能(模式)可以被导出
- 不会共享实际的代码或对话内容
- 你控制导出的内容
相关链接
基于本能的学习:一次一个观察,教会 Claude 你的模式。