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Skillpedia
Agentes280 mil · #163

continuous-learning

Esta é uma versão antiga de aprendizado para agentes. Use a versão mais recente para aprender com sessões e extrair padrões.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a IA a aprender com suas conversas. Ela salva automaticamente partes úteis das suas interações para que a IA possa usá-las no futuro, tornando-a mais inteligente com o tempo.

Quando usar

  • ✓Quando você quer que a IA aprenda com suas sessões de conversa.
  • ✓Para configurar como a IA salva o que aprendeu.
  • ✓Ao revisar ou gerenciar as 'habilidades' que a IA aprendeu.

Exemplo do que pedir para a IA

“Configure a IA para aprender automaticamente com nossas conversas.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/continuous-learning/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/continuous-learning/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

No final de cada conversa, a IA verifica se houve mensagens suficientes. Se sim, ela identifica e salva padrões úteis como novas 'habilidades' para uso futuro.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill continuous-learning

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/continuous-learning/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Habilidade de Aprendizado Contínuo - DESCONTINUADO

DESCONTINUADO em 28/04/2026. Use continuous-learning-v2 em vez disso. A v2 é um superconjunto estrito: a observação do hook de parada se torna observação PreToolUse/PostToolUse, habilidades completas se tornam instintos atômicos com pontuação de confiança, e o armazenamento apenas global se torna com escopo de projeto mais promoção global.

Este arquivo é mantido para referência de arquivo e compatibilidade com instalações existentes.


Documentação Original v1 (arquivo)

Avalia automaticamente sessões do Claude Code ao final para extrair padrões reutilizáveis que podem ser salvos como habilidades aprendidas.

Quando Ativar

  • Configurando a extração automática de padrões de sessões do Claude Code
  • Configurando o hook de Parada para avaliação da sessão
  • Revisando ou curando habilidades aprendidas em ~/.claude/skills/learned/
  • Ajustando limiares de extração ou categorias de padrões
  • Comparando a v1 (esta) vs a v2 (baseada em instintos) abordagens

Status

Esta habilidade v1 ainda é suportada, mas continuous-learning-v2 é o caminho preferido para novas instalações. Mantenha a v1 quando você explicitamente quiser o fluxo de extração mais simples do hook de Parada ou precisar de compatibilidade com fluxos de trabalho de habilidades aprendidas mais antigos.

Como Funciona

Esta habilidade é executada como um hook de Parada ao final de cada sessão:

  1. Avaliação da Sessão: Verifica se a sessão tem mensagens suficientes (padrão: 10+)
  2. Detecção de Padrões: Identifica padrões extraíveis da sessão
  3. Extração de Habilidade: Salva padrões úteis em ~/.claude/skills/learned/

Configuração

Edite config.json para personalizar:

{
  "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"
  ]
}

Tipos de Padrão

Padrão Descrição
error_resolution Como erros específicos foram resolvidos
user_corrections Padrões de correções do usuário
workarounds Soluções para peculiaridades de framework/biblioteca
debugging_techniques Abordagens eficazes de depuração
project_specific Convenções específicas do projeto

Configuração do Hook

Adicione ao seu ~/.claude/settings.json:

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

Por que Hook de Parada?

  • Leve: Executa uma vez ao final da sessão
  • Não bloqueante: Não adiciona latência a cada mensagem
  • Contexto completo: Tem acesso à transcrição completa da sessão

Relacionado

  • O Guia Longo - Seção sobre aprendizado contínuo
  • Comando /learn - Extração manual de padrões durante a sessão

Notas de Comparação (Pesquisa: Jan 2025)

vs Homunculus

O Homunculus v2 adota uma abordagem mais sofisticada:

Recurso Nossa Abordagem Homunculus v2
Observação Hook de parada (fim da sessão) Hooks PreToolUse/PostToolUse (100% confiável)
Análise Contexto principal Agente em segundo plano (Haiku)
Granularidade Habilidades completas "Instintos" atômicos
Confiança Nenhuma Ponderado 0.3-0.9
Evolução Direto para habilidade Instintos → cluster → habilidade/comando/agente
Compartilhamento Nenhum Exportar/importar instintos

Insight chave do homunculus:

"A v1 dependia de habilidades para observar. Habilidades são probabilísticas — elas disparam ~50-80% das vezes. A v2 usa hooks para observação (100% confiável) e instintos como a unidade atômica de comportamento aprendido."

Possíveis Melhorias na v2

  1. Aprendizado baseado em instintos - Comportamentos menores e atômicos com pontuação de confiança
  2. Observador em segundo plano - Agente Haiku analisando em paralelo
  3. Decaimento de confiança - Instintos perdem confiança se contraditos
  4. Marcação de domínio - estilo de código, testes, git, depuração, etc.
  5. Caminho de evolução - Agrupar instintos relacionados em habilidades/comandos

Veja: docs/continuous-learning-v2-spec.md para a especificação completa.

Perguntas frequentes

O que são 'habilidades'?

São como atalhos ou truques que a IA aprendeu. Por exemplo, como resolver um erro específico ou uma forma eficiente de depurar um código.

Por que usar esta versão antiga (v1)?

Você pode querer usar esta versão se precisar de um método mais simples de aprendizado que roda apenas no final da conversa, ou se precisar manter compatibilidade com fluxos de trabalho antigos.

Onde as 'habilidades' aprendidas são salvas?

Elas são salvas em uma pasta chamada `~/.claude/skills/learned/` no seu computador.

Detalhes

Descrição original do autor

[DEPRECATED - use continuous-learning-v2] Legacy v1 stop-hook skill extractor. v2 is a strict superset with instinct-based, project-scoped, hook-reliable learning. Do not invoke v1: when continuous learning, session learning, or pattern extraction is requested, route to continuous-learning-v2 instead.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

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#163
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MIT
Atualizada em
15/10/2026

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