Claude Code oturumlarından yeniden kullanılabilir kalıpları otomatik olarak çıkarın ve gelecekte kullanmak üzere öğrenilmiş skill'ler olarak kaydedin.
Claude Code oturumlarını sonunda otomatik olarak değerlendirir ve öğrenilmiş skill'ler olarak kaydedilebilecek yeniden kullanılabilir kalıpları çıkarır.
~/.claude/skills/learned/ içindeki öğrenilmiş skill'leri incelerken veya düzenlerkenBu skill her oturumun sonunda Stop hook olarak çalışır:
~/.claude/skills/learned/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 | Açıklama |
|---|---|
error_resolution | Belirli hataların nasıl çözüldüğü |
user_corrections | Kullanıcı düzeltmelerinden kalıplar |
workarounds | Framework/kütüphane tuhaflıklarına çözümler |
debugging_techniques | Etkili hata ayıklama yaklaşımları |
project_specific | Projeye özgü kurallar |
~/.claude/settings.json dosyanıza ekleyin:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}
/learn komutu - Oturum ortasında manuel kalıp çıkarmaHomunculus v2 daha sofistike bir yaklaşım benimsiyor:
| Özellik | Bizim Yaklaşım | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| Gözlem | Stop hook (oturum sonu) | PreToolUse/PostToolUse hooks (%100 güvenilir) |
| Analiz | Ana bağlam | Arka plan agent'ı (Haiku) |
| Granülerlik | Tam skill'ler | Atomik "instinct'ler" |
| Güven | Yok | 0.3-0.9 ağırlıklı |
| Evrim | Doğrudan skill'e | Instinct'ler → kümeleme → skill/command/agent |
| Paylaşım | Yok | Instinct'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."
Bkz: Tam spec için docs/continuous-learning-v2-spec.md.