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name: continuous-learning-v2
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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）。
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version: 2.0.0
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# 持续学习 v2 - 基于直觉的架构（Instinct-Based Architecture）
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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。
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## v2 版本新特性
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| 特性 | v1 | v2 |
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|---------|----|----|
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| 观测（Observation） | Stop 钩子（会话结束时） | PreToolUse/PostToolUse (100% 可靠) |
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| 分析（Analysis） | 主上下文（Main context） | 后台智能体 (Haiku) |
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| 粒度（Granularity） | 完整技能（Full skills） | 原子化“直觉（Instincts）” |
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| 置信度（Confidence） | 无 | 0.3-0.9 加权评分 |
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| 演进（Evolution） | 直接转化为技能 | 直觉 → 聚类 → 技能/命令/智能体 |
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| 共享（Sharing） | 无 | 导出/导入直觉 |
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## 直觉模型（The Instinct Model）
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直觉（Instinct）是一种小型习得行为：
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```yaml
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id: prefer-functional-style
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trigger: "when writing new functions"
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confidence: 0.7
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domain: "code-style"
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source: "session-observation"
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# 偏好函数式风格（Prefer Functional Style）
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## 动作（Action）
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在合适的情况下，优先使用函数式模式（Functional Patterns）而非类（Classes）。
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## 证据（Evidence）
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- 观测到 5 次函数式模式偏好实例
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- 用户在 2025-01-15 将基于类的方法修正为函数式方法
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```
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**属性：**
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- **原子化（Atomic）** — 一个触发器对应一个动作
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- **置信度加权（Confidence-weighted）** — 0.3 = 尝试性的，0.9 = 近乎确定
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- **领域标签（Domain-tagged）** — 代码风格（code-style）、测试（testing）、git、调试（debugging）、工作流（workflow）等
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- **证据支持（Evidence-backed）** — 追踪是哪些观测结果创建了它
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## 工作原理
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```
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会话活动（Session Activity）
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│
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│ 钩子（Hooks）捕获提示词 + 工具使用 (100% 可靠)
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▼
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┌─────────────────────────────────────────┐
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│ observations.jsonl │
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│ (提示词、工具调用、执行结果) │
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└─────────────────────────────────────────┘
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│
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│ 观测者智能体读取 (后台运行, Haiku)
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▼
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┌─────────────────────────────────────────┐
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│ 模式检测（PATTERN DETECTION） │
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│ • 用户修正 → 直觉 │
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│ • 错误解决 → 直觉 │
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│ • 重复工作流 → 直觉 │
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└─────────────────────────────────────────┘
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│
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||
│ 创建/更新
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▼
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┌─────────────────────────────────────────┐
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||
│ instincts/personal/ │
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||
│ • prefer-functional.md (0.7) │
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||
│ • always-test-first.md (0.9) │
|
||
│ • use-zod-validation.md (0.6) │
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└─────────────────────────────────────────┘
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||
│
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||
│ /evolve 聚类
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||
▼
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┌─────────────────────────────────────────┐
|
||
│ evolved/ │
|
||
│ • commands/new-feature.md │
|
||
│ • skills/testing-workflow.md │
|
||
│ • agents/refactor-specialist.md │
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||
└─────────────────────────────────────────┘
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```
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## 快速入门
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### 1. 启用观测钩子（Observation Hooks）
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将以下内容添加到你的 `~/.claude/settings.json` 中。
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**如果作为插件安装**（推荐）：
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```json
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{
|
||
"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"
|
||
}]
|
||
}]
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
|
||
**如果手动安装**到 `~/.claude/skills`：
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|
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```json
|
||
{
|
||
"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"
|
||
}]
|
||
}]
|
||
}
|
||
}
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```
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### 2. 初始化目录结构
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Python CLI 会自动创建这些目录，但你也可以手动创建：
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```bash
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mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}}
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||
touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
|
||
```
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### 3. 使用直觉命令
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```bash
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/instinct-status # 显示已习得的直觉及其置信度评分
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||
/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
|
||
```
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## 命令（Commands）
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| 命令 | 描述 |
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|---------|-------------|
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| `/instinct-status` | 显示所有已习得的直觉及置信度 |
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| `/evolve` | 将相关的直觉聚类为技能/命令 |
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||
| `/instinct-export` | 导出直觉以便分享 |
|
||
| `/instinct-import <file>` | 从他人处导入直觉 |
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## 配置（Configuration）
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编辑 `config.json`：
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```json
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{
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"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/"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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## 文件结构
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```
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~/.claude/homunculus/
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├── identity.json # 你的个人资料、技术水平
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├── observations.jsonl # 当前会话观测结果
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├── observations.archive/ # 已处理的观测结果
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├── instincts/
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│ ├── personal/ # 自动习得的直觉
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│ └── inherited/ # 从他人处导入的直觉
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└── evolved/
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├── agents/ # 生成的专家智能体
|
||
├── skills/ # 生成的技能
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||
└── commands/ # 生成的命令
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```
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## 与 Skill Creator 集成
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当你使用 [Skill Creator GitHub App](https://skill-creator.app) 时，它现在会**同时**生成：
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- 传统的 SKILL.md 文件（用于向下兼容）
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- 直觉集合（用于 v2 学习系统）
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来自仓库分析的直觉具有 `source: "repo-analysis"` 属性，并包含源仓库 URL。
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## 置信度评分（Confidence Scoring）
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置信度随时间演进：
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| 分数 | 含义 | 行为 |
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|-------|---------|----------|
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| 0.3 | 尝试性的（Tentative） | 建议但不强制执行 |
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| 0.5 | 中等（Moderate） | 在相关时应用 |
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| 0.7 | 强（Strong） | 自动批准应用 |
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| 0.9 | 近乎确定（Near-certain） | 核心行为 |
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**置信度增加**的情况：
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- 模式被重复观测到
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- 用户没有修正建议的行为
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- 来自其他来源的类似直觉达成一致
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**置信度降低**的情况：
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- 用户明确修正了该行为
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- 模式长时间未被观测到
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- 出现矛盾的证据
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## 为什么使用钩子（Hooks）而非技能（Skills）进行观测？
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> "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%。"
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钩子（Hooks）的触发是 **100% 确定性的**。这意味着：
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- 每一个工具调用都会被观测到
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- 不会遗漏任何模式
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- 学习是全面的
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## 向下兼容性
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v2 完全兼容 v1：
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- 现有的 `~/.claude/skills/learned/` 技能仍然有效
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- Stop 钩子仍然运行（但现在也会为 v2 提供输入）
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- 渐进式迁移路径：两者并行运行
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## 隐私（Privacy）
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- 观测结果保存在你本地机器上
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- 只有**直觉**（模式）可以被导出
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- 不会分享实际的代码或对话内容
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- 你可以控制导出的内容
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## 相关链接
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- [Skill Creator](https://skill-creator.app) - 从仓库历史生成直觉
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||
- [Homunculus](https://github.com/humanplane/homunculus) - v2 架构的灵感来源
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||
- [长篇指南（The Longform Guide）](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持续学习章节
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*基于直觉的学习：通过每一次观测，教会 Claude 你的模式。*
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