agentsclimarketplace

Continuous learning

Skill loulanyue/awesome-claude-notes/docs/tr/skills/continuous-learning

Claude Code oturumlarından yeniden kullanılabilir kalıpları otomatik olarak çıkarın ve gelecekte kullanmak üzere öğrenilmiş skill'ler olarak kaydedin.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add loulanyue/awesome-claude-notes --skill continuous-learning

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

SKILL.md

4.2 KB, ~1.4k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Sürekli Öğrenme Skill'i

Claude Code oturumlarını sonunda otomatik olarak değerlendirir ve öğrenilmiş skill'ler olarak kaydedilebilecek yeniden kullanılabilir kalıpları çıkarır.

Ne Zaman Aktifleştirmelisiniz

  • Claude Code oturumlarından otomatik kalıp çıkarma ayarlarken
  • Oturum değerlendirmesi için Stop hook'u yapılandırırken
  • ~/.claude/skills/learned/ içindeki öğrenilmiş skill'leri incelerken veya düzenlerken
  • Çıkarma eşiklerini veya kalıp kategorilerini ayarlarken
  • v1 (bu) ile v2 (instinct tabanlı) yaklaşımlarını karşılaştırırken

Nasıl Çalışır

Bu skill her oturumun sonunda Stop hook olarak çalışır:

  1. Oturum Değerlendirmesi: Oturumun yeterli mesaja sahip olup olmadığını kontrol eder (varsayılan: 10+)
  2. Kalıp Tespiti: Oturumdan çıkarılabilir kalıpları tanımlar
  3. Skill Çıkarma: Yararlı kalıpları ~/.claude/skills/learned/ dizinine kaydeder

Konfigürasyon

Özelleştirmek için config.json dosyasını düzenleyin:

{
  "min_session_length": 10,
  "extraction_threshold": "medium",
  "auto_approve": false,
  "learned_skills_path": "~/.claude/skills/learned/",
  "patterns_to_detect": [
    "error_resolution",
    "user_corrections",
    "workarounds",
    "debugging_techniques",
    "project_specific"
  ],
  "ignore_patterns": [
    "simple_typos",
    "one_time_fixes",
    "external_api_issues"
  ]
}

Kalıp Tipleri

KalıpAçıklama
error_resolutionBelirli hataların nasıl çözüldüğü
user_correctionsKullanıcı düzeltmelerinden kalıplar
workaroundsFramework/kütüphane tuhaflıklarına çözümler
debugging_techniquesEtkili hata ayıklama yaklaşımları
project_specificProjeye özgü kurallar

Hook Kurulumu

~/.claude/settings.json dosyanıza ekleyin:

{
  "hooks": {
    "Stop": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
      }]
    }]
  }
}

Neden Stop Hook?

  • Hafif: Oturum sonunda bir kez çalışır
  • Bloke Etmeyen: Her mesaja gecikme eklemez
  • Tam Bağlam: Tam oturum kaydına erişimi vardır

İlgili

  • The Longform Guide - Sürekli öğrenme bölümü
  • /learn komutu - Oturum ortasında manuel kalıp çıkarma

Karşılaştırma Notları (Araştırma: Ocak 2025)

vs Homunculus

Homunculus v2 daha sofistike bir yaklaşım benimsiyor:

ÖzellikBizim YaklaşımHomunculus v2
GözlemStop hook (oturum sonu)PreToolUse/PostToolUse hooks (%100 güvenilir)
AnalizAna bağlamArka plan agent'ı (Haiku)
GranülerlikTam skill'lerAtomik "instinct'ler"
GüvenYok0.3-0.9 ağırlıklı
EvrimDoğrudan skill'eInstinct'ler → kümeleme → skill/command/agent
PaylaşımYokInstinct'leri dışa/içe aktar

Homunculus'tan temel içgörü:

"v1 gözlem için skill'lere güveniyordu. Skill'ler olasılıksaldır—zamanın ~%50-80'inde tetiklenirler. v2 gözlem için hook'ları kullanır (%100 güvenilir) ve öğrenilmiş davranışın atomik birimi olarak instinct'leri kullanır."

Potansiyel v2 İyileştirmeleri

  1. Instinct tabanlı öğrenme - Güven skorlaması ile daha küçük, atomik davranışlar
  2. Arka plan gözlemcisi - Paralel analiz yapan Haiku agent'ı
  3. Güven azalması - Çelişkiye uğrarsa instinct'ler güven kaybeder
  4. Alan etiketleme - code-style, testing, git, debugging, vb.
  5. Evrim yolu - İlgili instinct'leri skill/command'lara kümeleme

Bkz: Tam spec için docs/continuous-learning-v2-spec.md.

Kaynak belge

Gezinme

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.