Continuous Learning V2
一种基于本能（Instinct）的训练系统，通过钩子（Hooks）观察会话，创建带有置信度评分的原子化本能，并将其进化为技能（Skills）、命令（Commands）或智能体（...
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- xu-xiang/everything-claude-code-zh2k
- Category
- AI and agents
- Updated
- 8mo ago
- License
- MIT
- Context cost
- Lightabout 1,499 tokens
- Runs scripts
- No, instructions only
What it does
一种基于本能（Instinct）的训练系统，通过钩子（Hooks）观察会话，创建带有置信度评分的原子化本能，并将其进化为技能（Skills）、命令（Commands）或智能体（Agents）。
持续学习（Continuous Learning）v2 - 基于本能（Instinct）的架构
这是一款先进的学习系统，能够通过带有置信度评分的小型已学习行为, , “本能（Instinct）”，将 Claude Code 会话转化为可重用的知识。
v2 新特性
| 特性 | v1 | v2 |
|---|---|---|
| 观察（Observation） | Stop 钩子（会话结束时） | PreToolUse/PostToolUse（100% 可靠性） |
| 分析 | 主上下文（Main Context） | 后台智能体（Background Agent, Haiku） |
| 粒度 | 完整的技能（Skill） | 原子化“本能（Instinct）” |
| 置信度 | 无 | 0.3-0.9 加权 |
| 进化 | 直接转化为技能 | 本能 → 聚类 → 技能/命令/智能体 |
| 共享 | 无 | 本能导出/导入 |
本能模型（Instinct Model）
本能（Instinct）是小型且已学习的行为：
---
id: prefer-functional-style
trigger: "when writing new functions"
confidence: 0.7
domain: "code-style"
source: "session-observation"
---
# 优先使用函数式风格
## Action
在合适的情况下，优先使用函数式模式而非类（Class）。
## Evidence
- 观察到 5 次优先使用函数式模式
- 用户在 2025-01-15 将基于类的方法修正为函数式
属性：
- 原子化（Atomic）, 一个触发器，一个动作。
- 置信度加权（Confidence Weighting）, 0.3 = 暂定，0.9 = 几乎确定。
- 领域标签（Domain Tagged）, 如
code-style、testing、git、debugging、workflow等。 - 基于证据（Evidence-based）, 跟踪创建该本能的观察记录。
