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xuxiang committed 2026-01-31 18:22:06 +08:00
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+98 -71
View File
@@ -1,27 +1,27 @@
---
name: continuous-learning-v2
description: 基于直觉的学习系统,通过钩子(hooks)观察会话,创建带有置信度评分的原子直觉(atomic instincts),并将其演化为技能/命令/智能体。
description: 基于直觉(Instinct)的学习系统,通过钩子(Hooks)观测会话,创建带有置信度评分(Confidence Scoring)的原子直觉,并将其演进为技能(Skills)、命令(Commands)或智能体(Agents)。
version: 2.0.0
---
# 持续学习 v2 - 基于直觉的架构 (Instinct-Based Architecture)
# 持续学习 v2 - 基于直觉的架构(Instinct-Based Architecture)
一个高级学习系统,通过原子“直觉(instincts)”——带有置信度评分的小型习得行为,将你的 Claude Code 会话转化为可复用的知识。
这是一个先进的学习系统,通过原子化“直觉(Instincts)”——即带有置信度评分的小型习得行为,将你的 Claude Code 会话转化为可复用的知识。
## v2 版本新特性
| 特性 | v1 | v2 |
|---------|----|----|
| 观察 (Observation) | Stop 钩子(会话结束) | PreToolUse/PostToolUse (100% 可靠) |
| 分析 (Analysis) | 主上下文 (Main context) | 后台智能体 (Haiku) |
| 粒度 (Granularity) | 完整技能 (Full skills) | 原子“直觉(instincts)” |
| 置信度 (Confidence) | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 演化 (Evolution) | 直接转换为技能 | 直觉 → 聚类 → 技能/命令/智能体 |
| 共享 (Sharing) | 无 | 导出/导入直觉 |
| 观测(Observation) | Stop 钩子(会话结束时) | PreToolUse/PostToolUse (100% 可靠) |
| 分析(Analysis) | 主上下文(Main context) | 后台智能体 (Haiku) |
| 粒度(Granularity) | 完整技能(Full skills) | 原子化“直觉(Instincts)” |
| 置信度(Confidence) | 无 | 0.3-0.9 加权评分 |
| 演进(Evolution) | 直接转化为技能 | 直觉 → 聚类 → 技能/命令/智能体 |
| 共享(Sharing) | 无 | 导出/导入直觉 |
## 直觉模型 (The Instinct Model)
## 直觉模型(The Instinct Model)
“直觉(instinct)”是一个小型的习得行为:
直觉(Instinct)是一种小型习得行为:
```yaml
---
@@ -32,41 +32,41 @@ domain: "code-style"
source: "session-observation"
---
# 偏好函数式风格 (Prefer Functional Style)
# 偏好函数式风格(Prefer Functional Style)
## 操作 (Action)
在合适的时候,优先使用函数式模式而非类(class)。
## 动作(Action)
在合适的情况下,优先使用函数式模式(Functional Patterns)而非类(Classes)。
## 证据 (Evidence)
- 观察到 5 次偏好函数式模式的实例
- 用户在 2025-01-15 将基于类的方法修正为函数式
## 证据(Evidence)
- 观测到 5 次函数式模式偏好实例
- 用户在 2025-01-15 将基于类的方法修正为函数式方法
```
**属性:**
- **原子性 (Atomic)** — 一个触发器,一个动作
- **置信度加权 (Confidence-weighted)** — 0.3 = 尝试性的,0.9 = 近乎确定
- **领域标签 (Domain-tagged)** — code-style、testing、git、debugging、workflow 等
- **证据支持 (Evidence-backed)** — 追踪是哪些观察结果创建了它
- **原子化(Atomic)** — 一个触发器对应一个动作
- **置信度加权(Confidence-weighted)** — 0.3 = 尝试性的,0.9 = 近乎确定
- **领域标签(Domain-tagged)** — 代码风格(code-style)、测试(testing)、git、调试(debugging)、工作流(workflow)等
- **证据支持(Evidence-backed)** — 追踪是哪些观测结果创建了它
## 工作原理
```
会话活动 (Session Activity)
会话活动(Session Activity)
│
│ 钩子捕获提示词 + 工具使用 (100% 可靠)
│ 钩子(Hooks)捕获提示词 + 工具使用 (100% 可靠)
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ observations.jsonl │
│ (提示词, 工具调用, 结果) │
│ (提示词、工具调用、执行结果) │
└─────────────────────────────────────────┘
│
│ 观察者智能体读取 (后台运行, Haiku)
│ 观测者智能体读取 (后台运行, Haiku)
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 模式检测 (PATTERN DETECTION) │
│ • 用户修正 → 直觉 │
│ • 错误修复 → 直觉 │
│ • 重复工作流 → 直觉 │
│ 模式检测(PATTERN DETECTION) │
│ • 用户修正 → 直觉 │
│ • 错误解决 → 直觉 │
│ • 重复工作流 → 直觉 │
└─────────────────────────────────────────┘
│
│ 创建/更新
@@ -88,11 +88,36 @@ source: "session-observation"
└─────────────────────────────────────────┘
```
## 快速开始
## 快速入门
### 1. 启用观察钩子 (Observation Hooks)
### 1. 启用观测钩子(Observation Hooks)
添加到你的 `~/.claude/settings.json`:
将以下内容添加到你的 `~/.claude/settings.json` 中。
**如果作为插件安装**(推荐):
```json
{
"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`:
```json
{
@@ -117,30 +142,32 @@ source: "session-observation"
### 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:
```bash
mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}}
touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
```
### 3. 运行观察者智能体 (可选)
观察者可以在后台运行,分析观察结果:
### 3. 使用直觉命令
```bash
# 启动后台观察者
~/.claude/skills/continuous-learning-v2/agents/start-observer.sh
/instinct-status # 显示已习得的直觉及其置信度评分
/evolve # 将相关的直觉聚类为技能/命令
/instinct-export # 导出直觉以便分享
/instinct-import # 从他人处导入直觉
```
## 命令
## 命令(Commands)
| 命令 | 描述 |
|---------|-------------|
| `/instinct-status` | 显示所有习得的直觉及其置信度 |
| `/instinct-status` | 显示所有已习得的直觉及置信度 |
| `/evolve` | 将相关的直觉聚类为技能/命令 |
| `/instinct-export` | 导出直觉以便共享 |
| `/instinct-export` | 导出直觉以便分享 |
| `/instinct-import <file>` | 从他人处导入直觉 |
## 配置
## 配置(Configuration)
编辑 `config.json`:
@@ -183,8 +210,8 @@ touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
```
~/.claude/homunculus/
├── identity.json # 你的个人资料、技术水平
├── observations.jsonl # 当前会话观察结果
├── observations.archive/ # 已处理的观察结果
├── observations.jsonl # 当前会话观测结果
├── observations.archive/ # 已处理的观测结果
├── instincts/
│ ├── personal/ # 自动习得的直觉
│ └── inherited/ # 从他人处导入的直觉
@@ -194,64 +221,64 @@ touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
└── commands/ # 生成的命令
```
## 与技能创建器 (Skill Creator) 集成
## 与 Skill Creator 集成
当你使用 [Skill Creator GitHub App](https://skill-creator.app) 时,它现在会**同时**生成:
- 传统的 SKILL.md 文件(为了向后兼容)
- 直觉集合 (Instinct collections)(为了 v2 学习系统)
- 传统的 SKILL.md 文件(用于向下兼容)
- 直觉集合(用于 v2 学习系统)
来自仓库分析的直觉带有 `source: "repo-analysis"` 标签,并包含源仓库的 URL。
来自仓库分析的直觉具有 `source: "repo-analysis"` 属性,并包含源仓库 URL。
## 置信度评分 (Confidence Scoring)
## 置信度评分(Confidence Scoring)
置信度会随时间演化:
置信度随时间演进:
| 分数 | 含义 | 行为 |
|-------|---------|----------|
| 0.3 | 尝试性 (Tentative) | 建议但不强制执行 |
| 0.5 | 中等 (Moderate) | 在相关时应用 |
| 0.7 | 强 (Strong) | 自动批准应用 |
| 0.9 | 近乎确定 (Near-certain) | 核心行为 |
| 0.3 | 尝试性的(Tentative) | 建议但不强制执行 |
| 0.5 | 中等(Moderate) | 在相关时应用 |
| 0.7 | 强(Strong) | 自动批准应用 |
| 0.9 | 近乎确定(Near-certain) | 核心行为 |
**置信度增加** 的情况:
- 模式被重复观察到
**置信度增加**的情况:
- 模式被重复观测到
- 用户没有修正建议的行为
- 来自其他来源的类似直觉达成一致
**置信度降低** 的情况:
**置信度降低**的情况:
- 用户明确修正了该行为
- 模式在很长一段时间内没有被观察到
- 模式长时间未被观测到
- 出现矛盾的证据
## 为什么使用钩子 (Hooks) 而非技能 (Skills) 进行观察?
## 为什么使用钩子(Hooks)而非技能(Skills)进行观测?
> “v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的——根据 Claude 的判断,它们的触发率约为 50-80%。”
> "v1 依赖技能进行观测。技能具有概率性——根据 Claude 的判断,其触发率约为 50-80%。"
钩子(Hooks)的触发是 **100% 确定性**的。这意味着:
- 每一个工具调用都会被观察到
钩子(Hooks)的触发是 **100% 确定性的**。这意味着:
- 每一个工具调用都会被观测到
- 不会遗漏任何模式
- 学习是全面的
## 向后兼容性
## 向下兼容性
v2 完全兼容 v1:
- 现有的 `~/.claude/skills/learned/` 技能仍然有效
- Stop 钩子仍然运行(但现在也会输入到 v2 系统中)
- 渐进式迁移路径:并行运行两者
- Stop 钩子仍然运行(但现在也会为 v2 提供输入)
- 渐进式迁移路径:两者并行运行
## 隐私
## 隐私(Privacy)
- 观察结果保存在你的本地机器上
- 只有 **直觉(instincts)**(即模式)可以被导出
- 不会共享实际的代码或对话内容
- 你可以控制哪些内容被导出
- 观测结果保存在你本地机器上
- 只有**直觉**(模式)可以被导出
- 不会分享实际的代码或对话内容
- 你可以控制导出的内容
## 相关链接
- [Skill Creator](https://skill-creator.app) - 从仓库历史生成直觉
- [Homunculus](https://github.com/humanplane/homunculus) - v2 架构的灵感来源
- [The Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持续学习章节
- [长篇指南(The Longform Guide)](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持续学习章节
---
*基于直觉的学习:通过一次又一次的观察,教会 Claude 你的模式。*
*基于直觉的学习:通过每一次观测,教会 Claude 你的模式。*
@@ -1,11 +1,11 @@
---
name: evolve
description: 将相关本能(Instincts)聚类为技能、命令或智能体
description: 将相关本能 (Instincts) 聚类为技能 (Skills)、命令 (Commands) 或智能体 (Agents)
command: /evolve
implementation: python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve
---
# 演进(Evolve)命令
# 演进 (Evolve) 命令
## 实现
@@ -13,23 +13,23 @@ implementation: python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct
python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [--generate]
```
分析本能(Instincts)并将相关的本能聚类为更高级别的结构:
- **命令(Commands)**:当本能描述的是用户调用的操作时
- **技能(Skills)**:当本能描述的是自动触发的行为时
- **智能体(Agents)**:当本能描述的是复杂的、多步骤的过程时
分析本能 (Instincts) 并将相关的本能聚类为更高级别的结构:
- **命令 (Commands)**:当本能描述的是用户调用的操作时
- **技能 (Skills)**:当本能描述的是自动触发的行为时
- **智能体 (Agents)**:当本能描述的是复杂的、多步骤的过程时
## 用法
```
/evolve # 分析所有本能并建议演进方案
/evolve --domain testing # 仅演进测试领域(testing domain)中的本能
/evolve --domain testing # 仅演进测试领域 (testing domain) 中的本能
/evolve --dry-run # 显示将要创建的内容而不实际执行
/evolve --threshold 5 # 要求 5 个或更多相关本能才进行聚类
```
## 演进规则
### → 命令(Command,用户调用)
### → 命令 (Command,用户调用)
当本能描述用户会显式请求的操作时:
- 多个关于“当用户要求...”的本能
- 带有“在创建新的 X 时”等触发器的本能
@@ -42,7 +42,7 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [
→ 创建:`/new-table` 命令
### → 技能(Skill,自动触发)
### → 技能 (Skill,自动触发)
当本能描述应该自动发生的行为时:
- 模式匹配触发器
- 错误处理响应
@@ -55,9 +55,9 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [
→ 创建:`functional-patterns` 技能
### → 智能体(Agent,需要深度/隔离)
### → 智能体 (Agent,需要深度/隔离)
当本能描述受益于隔离的复杂、多步骤过程时:
- 调试工作流(Workflow)
- 调试工作流 (Workflow)
- 重构序列
- 研究任务
@@ -85,7 +85,7 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [
## 输出格式
```
🧬 演进分析(Evolve Analysis)
🧬 演进分析 (Evolve Analysis)
==================
发现 3 个已准备好演进的聚类:
@@ -121,7 +121,7 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [
运行 `/evolve --execute` 来创建这些文件。
```
## 标志(Flags)
## 标志 (Flags)
- `--execute`:实际创建演进后的结构(默认为预览)
- `--dry-run`:预览而不创建
@@ -132,4 +132,4 @@ original_source: "session-observation" # 或 "repo-analysis"
新直觉已保存至:~/.claude/homunculus/instincts/inherited/
运行 /instinct-status 查看所有直觉。
```
```
+18 -2
View File
@@ -5,15 +5,31 @@
# Claude Code passes hook data via stdin as JSON.
#
# Hook config (in ~/.claude/settings.json):
#
# If installed as a plugin, use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}:
# {
# "hooks": {
# "PreToolUse": [{
# "matcher": "*",
# "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh" }]
# "hooks": [{ "type": "command", "command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre" }]
# }],
# "PostToolUse": [{
# "matcher": "*",
# "hooks": [{ "type": "command", "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh" }]
# "hooks": [{ "type": "command", "command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post" }]
# }]
# }
# }
#
# If installed manually to ~/.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" }]
# }]
# }
# }