Source profileQuality 74/100Review permissions

affaan-m/ECC/docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md

continuous-learning-v2

Review continuous-learning-v2's use cases, installation, workflow, and original source instructions.

Source repository stars
234,327
Declared platforms
0
Static risk flags
2
Last source update
2026-07-27
Source checked
2026-07-28

Decision brief

What it does—and where it fits

Claude Codeセッションを信頼度スコアリング付きの小さな学習済み行動である「インスティンクト」を通じて再利用可能な知識に変える高度な学習システム。

Best for

    Not for

    • Tasks that require unconfirmed production actions or broad system permissions.
    • Environments where the pinned source and install steps cannot be inspected.

    Compatibility matrix

    Platform support, with evidence labels

    PlatformStatusEvidenceWhat to check
    CodexNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Claude CodeNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    CursorNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Gemini CLINot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Open the compatibility checker

    Installation

    Inspect first. Install second.

    The source command is displayed only when detected. A safe inspection prompt is always available so your agent can explain every action before execution.

    Source-detected install commandSource
    npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2"
    Safe inspection promptEditorial

    Inspect the Agent Skill "continuous-learning-v2" from https://github.com/affaan-m/ECC/blob/4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38/docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md at commit 4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38. List every install step, command, network request, credential, file read/write, external action, and rollback step. Explain whether it fits my task. Do not install or execute anything until I approve.

    Workflow

    What the source asks the agent to do

    1. 01

      v2の新機能

      Review the “v2の新機能” section in the pinned source before continuing.

      Review and apply the “v2の新機能” source section.
    2. 02

      インスティンクトモデル

      yaml --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" ---

      yaml --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" ---
    3. 03

      関数型スタイルを優先

      適切な場合はクラスよりも関数型パターンを使用します。

      関数型パターンの優先が5回観察されましたユーザーが2025-01-15にクラスベースのアプローチを関数型に修正しました従来のSKILL.mdファイル(後方互換性のため)
    4. 04

      Action

      適切な場合はクラスよりも関数型パターンを使用します。

      適切な場合はクラスよりも関数型パターンを使用します。

    Permission review

    Static risk signals and limitations

    Runs scripts

    medium · line 123

    The documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.

    Python CLIが自動的に作成しますが、手動で作成することもできます:

    Network access

    medium · line 204

    The documentation includes network, browsing, or remote request actions.

    [Skill Creator GitHub App](https://skill-creator.app)を使用すると、**両方**が生成されます:

    Network access

    medium · line 256

    The documentation includes network, browsing, or remote request actions.

    [Skill Creator](https://skill-creator.app) - リポジトリ履歴からインスティンクトを生成

    Evidence record

    Why each signal appears

    EvidenceSourceComputedTestedEditorial
    SignalValueEvidence typeMeaning
    Quality score74/100ComputedDocumentation, specificity, maintenance, and trust rules
    Repository stars234,327SourceRepository attention, not individual Skill quality
    Compatibility0 platformsSourceDeclared in the catalog source record
    Usage guideautomated source guideEditorialGenerated or reviewed according to the visible evidence level

    Pinned source

    Provenance and original SKILL.md

    Repository
    affaan-m/ECC
    Skill path
    docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md
    Commit
    4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38
    License
    MIT
    Collected
    2026-07-28
    Default branch
    main
    View the original SKILL.md

    Continuous Learning v2 - インスティンクトベースアーキテクチャ

    Claude Codeセッションを信頼度スコアリング付きの小さな学習済み行動である「インスティンクト」を通じて再利用可能な知識に変える高度な学習システム。

    v2の新機能

    機能v1v2
    観察Stopフック(セッション終了)PreToolUse/PostToolUse(100%信頼性)
    分析メインコンテキストバックグラウンドエージェント(Haiku)
    粒度完全なスキルアトミック「インスティンクト」
    信頼度なし0.3-0.9重み付け
    進化直接スキルへインスティンクト → クラスター → スキル/コマンド/エージェント
    共有なしインスティンクトのエクスポート/インポート

    インスティンクトモデル

    インスティンクトは小さな学習済み行動です:

    ---
    id: prefer-functional-style
    trigger: "when writing new functions"
    confidence: 0.7
    domain: "code-style"
    source: "session-observation"
    ---
    
    # 関数型スタイルを優先
    
    ## Action
    適切な場合はクラスよりも関数型パターンを使用します。
    
    ## Evidence
    - 関数型パターンの優先が5回観察されました
    - ユーザーが2025-01-15にクラスベースのアプローチを関数型に修正しました
    

    プロパティ:

    • アトミック — 1つのトリガー、1つのアクション
    • 信頼度重み付け — 0.3 = 暫定的、0.9 = ほぼ確実
    • ドメインタグ付き — code-style、testing、git、debugging、workflowなど
    • 証拠に基づく — それを作成した観察を追跡

    仕組み

    セッションアクティビティ
          │
          │ フックがプロンプト + ツール使用をキャプチャ(100%信頼性)
          ▼
    ┌─────────────────────────────────────────┐
    │         observations.jsonl              │
    │   (プロンプト、ツール呼び出し、結果)       │
    └─────────────────────────────────────────┘
          │
          │ Observerエージェントが読み取り(バックグラウンド、Haiku)
          ▼
    ┌─────────────────────────────────────────┐
    │          パターン検出                    │
    │   • ユーザー修正 → インスティンクト      │
    │   • エラー解決 → インスティンクト        │
    │   • 繰り返しワークフロー → インスティンクト │
    └─────────────────────────────────────────┘
          │
          │ 作成/更新
          ▼
    ┌─────────────────────────────────────────┐
    │         instincts/personal/             │
    │   • prefer-functional.md (0.7)          │
    │   • always-test-first.md (0.9)          │
    │   • use-zod-validation.md (0.6)         │
    └─────────────────────────────────────────┘
          │
          │ /evolveクラスター
          ▼
    ┌─────────────────────────────────────────┐
    │              evolved/                   │
    │   • commands/new-feature.md             │
    │   • skills/testing-workflow.md          │
    │   • agents/refactor-specialist.md       │
    └─────────────────────────────────────────┘
    

    クイックスタート

    1. 観察フックを有効化

    ~/.claude/settings.jsonに追加します。

    プラグインとしてインストールした場合(推奨):

    プラグインの `hooks/hooks.json` が Claude Code v2.1+ で自動読み込みされるため、`~/.claude/settings.json` に追加の hook 設定は不要です。`observe.sh` はそこで既に登録されています。
    
    以前に `observe.sh` を `~/.claude/settings.json` にコピーした場合は、重複した `PreToolUse` / `PostToolUse` ブロックを削除してください。重複登録は二重実行と `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}` 解決エラーを引き起こします。この変数はプラグイン管理の `hooks/hooks.json` でのみ展開されます。
    
    **`~/.claude/skills`に手動でインストールした場合**:
    
    ```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. ディレクトリ構造を初期化

    Python CLIが自動的に作成しますが、手動で作成することもできます:

    mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}}
    touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl
    

    3. インスティンクトコマンドを使用

    /instinct-status     # 信頼度スコア付きの学習済みインスティンクトを表示
    /evolve              # 関連するインスティンクトをスキル/コマンドにクラスター化
    /instinct-export     # 共有のためにインスティンクトをエクスポート
    /instinct-import     # 他の人からインスティンクトをインポート
    

    コマンド

    コマンド説明
    /instinct-statusすべての学習済みインスティンクトを信頼度と共に表示
    /evolve関連するインスティンクトをスキル/コマンドにクラスター化
    /instinct-export共有のためにインスティンクトをエクスポート
    /instinct-import <file>他の人からインスティンクトをインポート

    設定

    config.jsonを編集:

    {
      "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/"
      }
    }
    

    ファイル構造

    ~/.claude/homunculus/
    ├── identity.json           # プロフィール、技術レベル
    ├── observations.jsonl      # 現在のセッション観察
    ├── observations.archive/   # 処理済み観察
    ├── instincts/
    │   ├── personal/           # 自動学習されたインスティンクト
    │   └── inherited/          # 他の人からインポート
    └── evolved/
        ├── agents/             # 生成された専門エージェント
        ├── skills/             # 生成されたスキル
        └── commands/           # 生成されたコマンド
    

    Skill Creatorとの統合

    Skill Creator GitHub Appを使用すると、両方が生成されます:

    • 従来のSKILL.mdファイル(後方互換性のため)
    • インスティンクトコレクション(v2学習システム用)

    リポジトリ分析からのインスティンクトにはsource: "repo-analysis"があり、ソースリポジトリURLが含まれます。

    信頼度スコアリング

    信頼度は時間とともに進化します:

    スコア意味動作
    0.3暫定的提案されるが強制されない
    0.5中程度関連する場合に適用
    0.7強い適用が自動承認される
    0.9ほぼ確実コア動作

    信頼度が上がる場合:

    • パターンが繰り返し観察される
    • ユーザーが提案された動作を修正しない
    • 他のソースからの類似インスティンクトが一致する

    信頼度が下がる場合:

    • ユーザーが明示的に動作を修正する
    • パターンが長期間観察されない
    • 矛盾する証拠が現れる

    観察にスキルではなくフックを使用する理由は?

    「v1はスキルに依存して観察していました。スキルは確率的で、Claudeの判断に基づいて約50-80%の確率で発火します。」

    フックは100%の確率で決定論的に発火します。これは次のことを意味します:

    • すべてのツール呼び出しが観察される
    • パターンが見逃されない
    • 学習が包括的

    後方互換性

    v2はv1と完全に互換性があります:

    • 既存の~/.claude/skills/learned/スキルは引き続き機能
    • Stopフックは引き続き実行される(ただしv2にもフィードされる)
    • 段階的な移行パス:両方を並行して実行

    プライバシー

    • 観察はマシン上でローカルに保持されます
    • インスティンクト(パターン)のみをエクスポート可能
    • 実際のコードや会話内容は共有されません
    • エクスポートする内容を制御できます

    関連

    • Skill Creator - リポジトリ履歴からインスティンクトを生成
    • Homunculus - v2アーキテクチャのインスピレーション(アトミック観察、信頼度スコアリング、インスティンクト進化パイプライン)
    • The Longform Guide - 継続的学習セクション

    インスティンクトベースの学習:一度に1つの観察で、Claudeにあなたのパターンを教える。

    Alternatives

    Compare before choosing