🧠 Что это

Continuous Learning Agent — это skill для Claude Code, который автоматически извлекает повторно используемые паттерны из завершённых сессий и сохраняет их как новые навыки (skill) в директории ~/.claude/skills/learned/. Он действует как Stop hook — запускается один раз в конце каждой сессии, анализирует её содержимое и, если находит полезные закономерности (например, способы решения ошибок, обходные пути для библиотек, проектные соглашения), записывает их в виде готового skill-файла. Это позволяет Claude постепенно накапливать опыт, адаптироваться к вашему стилю работы и проекту, не требуя ручного обучения.

⚙️ Как работает

🔁 Жизненный цикл сессии

1. Завершение сессии — когда вы заканчиваете диалог с Claude Code (например, командой /exit), срабатывает Stop hook.
2. Проверка длины — skill проверяет, было ли в сессии достаточно сообщений (по умолчанию — 10+). Короткие сессии пропускаются.
3. Анализ паттернов — из лога сессии извлекаются повторяющиеся или значимые действия по заданным категориям (см. ниже).
4. Сохранение навыка — если обнаруженный паттерн превышает порог извлечения (extraction_threshold), он записывается в ~/.claude/skills/learned/ как новый .md-файл с инструкциями.

🧩 Типы извлекаемых паттернов

• error_resolution — как была исправлена конкретная ошибка (например, ModuleNotFoundError → pip install).
• user_corrections — паттерны из ваших правок (например, «всегда используй одинарные кавычки»).
• workarounds — обходные пути для странного поведения фреймворков или библиотек.
• debugging_techniques — эффективные методы отладки, которые вы применили.
• project_specific — правила, уникальные для вашего проекта (структура папок, стиль кода, конфигурация).

🔧 Конфигурация

Настройки хранятся в config.json рядом со skill-файлом. Пример:

{
  "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"]
}

• min_session_length — минимальное количество сообщений в сессии для анализа.
• extraction_threshold — порог уверенности (low, medium, high).
• auto_approve — если true, skill сохраняется без запроса подтверждения.
• patterns_to_detect — какие категории паттернов искать.
• ignore_patterns — что игнорировать (опечатки, разовые фиксы, проблемы внешних API).

🔗 Установка hook'а

Чтобы активировать skill, добавьте в ~/.claude/settings.json:

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

После этого skill будет запускаться в конце каждой сессии (matcher * означает «все сессии»).

✅ Почему Stop hook?

• Лёгкий — выполняется один раз, не замедляет каждый ответ.
• Неблокирующий — не добавляет задержек во время диалога.
• Полный контекст — имеет доступ ко всему логу сессии, а не только к последнему сообщению.

🎯 Когда использовать

• Вы хотите, чтобы Claude учился на ваших сессиях — автоматически запоминал, как вы исправляете ошибки, какие обходные пути используете, какие соглашения соблюдаете.
• Вы работаете над долгосрочным проектом — со временем Claude накопит десятки project-specific навыков, что ускорит работу.
• Вы настраиваете собственную базу знаний — можно комбинировать с ручным созданием skills через /learn.
• Вы исследуете разные подходы к обучению — этот skill (v1) можно сравнить с более продвинутой v2 на основе instinct'ов (см. ниже).

💡 Важно знать

⚠️ Ограничения v1

• Надёжность ~50–80% — skill срабатывает не всегда, так как сам skill является вероятностным.
• Гранулярность — извлекаются целые skill'ы, а не атомарные «инстинкты». Это может приводить к избыточным или слишком общим навыкам.
• Нет доверия — все извлечённые паттерны имеют одинаковый вес, нет механизма понижения уверенности при противоречиях.
• Нет обмена — нельзя экспортировать/импортировать отдельные инстинкты между разными установками Claude.

🚀 Взгляд в будущее (v2)

В спецификации docs/continuous-learning-v2-spec.md описана более совершенная версия, которая:

• Использует PreToolUse/PostToolUse hooks (100% надёжность) вместо Stop hook.
• Запускает фонового агента (Haiku) для параллельного анализа.
• Оперирует атомарными instinct'ами с весом уверенности 0.3–0.9.
• Поддерживает эволюцию: instinct'ы → кластеризация → skill/command/agent.
• Позволяет экспорт/импорт instinct'ов.

🔗 Связанные возможности

• /learn — ручное извлечение паттерна прямо во время сессии (без ожидания Stop hook).
• The Longform Guide — раздел про непрерывное обучение в официальной документации.

📁 Где искать результаты

Все извлечённые навыки сохраняются в ~/.claude/skills/learned/. Вы можете просматривать, редактировать или удалять их вручную. Каждый файл — это обычный Markdown с инструкциями для Claude, который будет автоматически подгружаться в будущих сессиях.

Итог: Continuous Learning Agent — это простой, но мощный инструмент для автоматического накопления опыта Claude. Он особенно полезен в долгих проектах, где важна адаптация к специфике кодовой базы и стилю разработчика. Для production-сценариев с высокой надёжностью стоит присмотреться к v2 на instinct'ах.

Синхронизируйте навыки с Claude Cowork, Claude Code, Codex и другими.

Установите одной командой.

npx skillfish add affaan-m/everything-claude-code continuous-learning