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npx versuz@latest install xu-xiang-everything-claude-code-zh-skills-continuous-learning-v2git clone https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh.gitcp everything-claude-code-zh/SKILL.MD ~/.claude/skills/xu-xiang-everything-claude-code-zh-skills-continuous-learning-v2/SKILL.md---
name: continuous-learning-v2
description: 基于本能(Instinct)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本能,并将其演化为技能(Skills)、命令(Commands)或智能体(Agents)。v2.1 版本增加了项目作用域(project-scoped)的本能,以防止跨项目污染。
origin: ECC
version: 2.1.0
---
# 持续学习(Continuous Learning)v2.1 - 基于本能(Instinct)的架构
一个先进的学习系统,通过原子级“本能(Instincts)”——带有置信度评分的小型学习行为,将你的 Claude Code 会话转化为可复用的知识。
**v2.1** 增加了 **项目作用域本能(project-scoped instincts)** —— 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”)则在全局共享。
## 何时激活
- 设置从 Claude Code 会话中自动学习
- 配置通过钩子(hooks)提取基于本能的行为
- 调整学习行为的置信度阈值
- 查看、导出或导入本能库
- 将本能演化为完整的技能(Skills)、命令(Commands)或智能体(Agents)
- 管理项目作用域与全局本能
- 将本能从项目作用域提升(Promote)到全局作用域
## v2.1 的新特性
| 特性 | v2.0 | v2.1 |
|---------|------|------|
| 存储 | 全局 (~/.claude/homunculus/) | 项目作用域 (projects/<hash>/) |
| 作用域 | 所有本能应用于所有地方 | 项目作用域 + 全局 |
| 检测 | 无 | git remote URL / 仓库路径 |
| 提升 | 不适用 | 当在 2 个以上项目中看到时,由项目 → 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 |
## v2 的新特性(对比 v1)
| 特性 | v1 | v2 |
|---------|----|----|
| 观察 | Stop 钩子(会话结束) | PreToolUse/PostToolUse (100% 可靠) |
| 分析 | 主上下文 | 后台智能体 (Haiku) |
| 粒度 | 完整技能 | 原子级“本能” |
| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 演化 | 直接到技能 | 本能 -> 聚类 -> 技能/命令/智能体 |
| 分享 | 无 | 导出/导入本能 |
## 本能模型(The Instinct Model)
本能是一个小型学习行为:
```yaml
---
id: prefer-functional-style
trigger: "when writing new functions"
confidence: 0.7
domain: "code-style"
source: "session-observation"
scope: project
project_id: "a1b2c3d4e5f6"
project_name: "my-react-app"
---
# 偏好函数式风格
## 动作(Action)
在适当时使用函数式模式而非类(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 将基于类的方案纠正为函数式
```
**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, 0.9 = 几乎确定
- **领域标签(Domain-tagged)** —— code-style, testing, git, debugging, workflow 等
- **证据支持(Evidence-backed)** —— 追踪哪些观察结果创建了它
- **作用域感知(Scope-aware)** —— `project`(默认)或 `global`
## 工作原理
```
会话活动 (在 git 仓库中)
|
| 钩子(Hooks)捕获提示词 + 工具使用 (100% 可靠)
| + 检测项目上下文 (git remote / 仓库路径)
v
+---------------------------------------------+
| projects/<project-hash>/observations.jsonl |
| (提示词, 工具调用, 结果, 项目) |
+---------------------------------------------+
|
| 观察者智能体读取 (后台, Haiku)
v
+---------------------------------------------+
| 模式检测 |
| * 用户纠正 -> 本能 |
| * 错误解决 -> 本能 |
| * 重复工作流 -> 本能 |
| * 作用域决策:项目还是全局? |
+---------------------------------------------+
|
| 创建/更新
v
+---------------------------------------------+
| projects/<project-hash>/instincts/personal/ |
| * prefer-functional.yaml (0.7) [project] |
| * use-react-hooks.yaml (0.9) [project] |
+---------------------------------------------+
| instincts/personal/ (全局 GLOBAL) |
| * always-validate-input.yaml (0.85) [global]|
| * grep-before-edit.yaml (0.6) [global] |
+---------------------------------------------+
|
| /evolve 聚类 + /promote 提升
v
+---------------------------------------------+
| projects/<hash>/evolved/ (项目作用域) |
| evolved/ (全局) |
| * commands/new-feature.md |
| * skills/testing-workflow.md |
| * agents/refactor-specialist.md |
+---------------------------------------------+
```
## 项目检测(Project Detection)
系统会自动检测你当前的项目:
1. **`CLAUDE_PROJECT_DIR` 环境变量** (最高优先级)
2. **`git remote get-url origin`** —— 通过哈希创建可移植的项目 ID (不同机器上的同一仓库获得相同的 ID)
3. **`git rev-parse --show-toplevel`** —— 使用仓库路径作为回退方案 (机器特定)
4. **全局回退** —— 如果未检测到项目,本能将进入全局作用域
每个项目获得一个 12 位的哈希 ID (例如 `a1b2c3d4e5f6`)。位于 `~/.claude/homunculus/projects.json` 的注册文件将 ID 映射到人类可读的名称。
## 快速开始
### 1. 启用观察钩子(Observation Hooks)
添加到你的 `~/.claude/settings.json`。
**如果作为插件安装** (推荐):
```json
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"
}]
}],
"PostToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"
}]
}]
}
}
```
**如果手动安装** 到 `~/.claude/skills`:
```json
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"
}]
}],
"PostToolUse": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh"
}]
}]
}
}
```
### 2. 初始化目录结构
系统在首次使用时会自动创建目录,但你也可以手动创建:
```bash
# 全局目录
mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands},projects}
# 项目目录会在钩子首次在 git 仓库中运行时自动创建
```
### 3. 使用本能命令
```bash
/instinct-status # 显示已学习的本能 (项目 + 全局)
/evolve # 将相关的本能聚类为技能/命令
/instinct-export # 将本能导出到文件
/instinct-import # 从他人处导入本能
/promote # 将项目本能提升到全局作用域
/projects # 列出所有已知的项目及其本能数量
```
## 命令
| 命令 | 描述 |
|---------|-------------|
| `/instinct-status` | 显示所有本能 (项目作用域 + 全局) 及其置信度 |
| `/evolve` | 将相关的本能聚类为技能/命令,并建议提升 |
| `/instinct-export` | 导出本能 (可按作用域/领域过滤) |
| `/instinct-import <file>` | 带有作用域控制地导入本能 |
| `/promote [id]` | 将项目本能提升到全局作用域 |
| `/projects` | 列出所有已知的项目及其本能数量 |
## 配置
编辑 `config.json` 以控制后台观察者:
```json
{
"version": "2.1",
"observer": {
"enabled": false,
"run_interval_minutes": 5,
"min_observations_to_analyze": 20
}
}
```
| 键名 | 默认值 | 描述 |
|-----|---------|-------------|
| `observer.enabled` | `false` | 启用后台观察者智能体 |
| `observer.run_interval_minutes` | `5` | 观察者分析观察结果的频率 |
| `observer.min_observations_to_analyze` | `20` | 分析运行前最少需要的观察次数 |
其他行为 (观察捕获、本能阈值、项目作用域划分、提升标准) 通过 `instinct-cli.py` 和 `observe.sh` 中的代码默认值进行配置。
## 文件结构
```
~/.claude/homunculus/
+-- identity.json # 你的个人资料,技术水平
+-- projects.json # 注册表:项目哈希 -> 名称/路径/远程地址
+-- observations.jsonl # 全局观察结果 (回退方案)
+-- instincts/
| +-- personal/ # 全局自动学习的本能
| +-- inherited/ # 全局导入的本能
+-- evolved/
| +-- agents/ # 全局生成的智能体
| +-- skills/ # 全局生成的技能
| +-- commands/ # 全局生成的命令
+-- projects/
+-- a1b2c3d4e5f6/ # 项目哈希 (来自 git remote URL)
| +-- observations.jsonl
| +-- observations.archive/
| +-- instincts/
| | +-- personal/ # 项目特定的自动学习
| | +-- inherited/ # 项目特定的导入
| +-- evolved/
| +-- skills/
| +-- commands/
| +-- agents/
+-- f6e5d4c3b2a1/ # 另一个项目
+-- ...
```
## 作用域决策指南
| 模式类型 | 作用域 | 示例 |
|-------------|-------|---------|
| 语言/框架约定 | **项目 (project)** | "使用 React hooks", "遵循 Django REST 模式" |
| 文件结构偏好 | **项目 (project)** | "测试文件位于 `__tests__`/", "组件位于 src/components/" |
| 代码风格 | **项目 (project)** | "使用函数式风格", "偏好数据类 (dataclasses)" |
| 错误处理策略 | **项目 (project)** | "使用 Result 类型处理错误" |
| 安全实践 | **全局 (global)** | "验证用户输入", "清理 SQL (Sanitize SQL)" |
| 通用最佳实践 | **全局 (global)** | "先写测试", "始终处理错误" |
| 工具工作流偏好 | **全局 (global)** | "修改前先 Grep", "写入前先读取" |
| Git 实践 | **全局 (global)** | "约定式提交", "小型专注的提交" |
## 本能提升 (项目 -> 全局)
当同一个本能在多个项目中以高置信度出现时,它是提升到全局作用域的候选者。
**自动提升标准:**
- 相同的本能 ID 出现在 2 个以上项目中
- 平均置信度 >= 0.8
**如何提升:**
```bash
# 提升特定的本能
python3 instinct-cli.py promote prefer-explicit-errors
# 自动提升所有符合条件的本能
python3 instinct-cli.py promote
# 预览而不应用更改
python3 instinct-cli.py promote --dry-run
```
`/evolve` 命令也会建议提升候选者。
## 置信度评分
置信度随时间演化:
| 分数 | 含义 | 行为 |
|-------|---------|----------|
| 0.3 | 尝试性 | 建议但不强制执行 |
| 0.5 | 中等 | 在相关时应用 |
| 0.7 | 强 | 自动批准应用 |
| 0.9 | 几乎确定 | 核心行为 |
**置信度增加** 当:
- 模式被重复观察到
- 用户未纠正建议的行为
- 来自其他来源的类似本能达成一致
**置信度降低** 当:
- 用户明确纠正该行为
- 长期未观察到该模式
- 出现矛盾证据
## 为什么使用钩子(Hooks)而非技能(Skills)进行观察?
> "v1 依赖技能进行观察。技能是概率性的 —— 基于 Claude 的判断,它们大约有 50-80% 的触发率。"
钩子(Hooks)是 **100% 触发** 的,具有确定性。这意味着:
- 每一个工具调用都被观察到
- 不会遗漏任何模式
- 学习是全面的
## 向后兼容性
v2.1 完全兼容 v2.0 和 v1:
- `~/.claude/homunculus/instincts/` 中现有的全局本能仍作为全局本能工作
- v1 中现有的 `~/.claude/skills/learned/` 技能仍可工作
- Stop 钩子仍运行 (但现在也向 v2 提供数据)
- 平滑迁移:并行运行两者
## 隐私
- 观察结果保存在你的机器 **本地**
- 项目作用域本能按项目隔离
- 只有 **本能** (模式) 可以被导出 —— 而不是原始观察结果
- 不会分享实际的代码或对话内容
- 你可以控制哪些内容被导出和提升
## 相关内容
- [Skill Creator](https://skill-creator.app) - 从仓库历史生成本能
- Homunculus - 启发了 v2 基于本能的架构的社区项目 (原子观察、置信度评分、本能演化流水线)
- [长篇指南 (The Longform Guide)](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 持续学习章节
---
*基于本能的学习:教会 Claude 你的模式,一次一个项目。*