affaan-m/ECC

continuous-learning-v2

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

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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2"
Automated source guide

Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026

Reorganized from the pinned upstream SKILL.md

Turn continuous-learning-v2's source instructions into a guide you can follow

According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: 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。

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2"
Check the pinned source

Best fit

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

Bring this context

  • A concrete task that matches the documented purpose of continuous-learning-v2.
  • The files, examples, or context the task depends on.
  • Your constraints, target environment, and definition of done.

Expected outputs

  • A result that follows the pinned continuous-learning-v2 instructions.
  • A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
  • A final check against the source workflow and relevant permission signals.

Key source sections

Read continuous-learning-v2 through these 5 source sections

Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.

01

v2の新機能

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

SKILL.md · v2の新機能
Review and apply the “v2の新機能” source section.
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" ---

SKILL.md · 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" ---
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。

SKILL.md · 関数型スタイルを優先
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)
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。

SKILL.md · 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。
05

Evidence

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

SKILL.md · 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アトミック — 1つのトリガー、1つのアクション

SkillSignal prompt templates

Provide the task, context, and acceptance criteria

These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.

Task-start prompt

Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.

Use continuous-learning-v2 to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.

Source-guided execution

Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.

Apply the pinned continuous-learning-v2 source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “v2の新機能”, “インスティンクトモデル”, “関数型スタイルを優先”, “Action”, “Evidence”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].

Result-review prompt

Check omissions, permissions, and source drift before delivery.

Review the current continuous-learning-v2 result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.

Output checklist

Verify each item before delivery

The task matches the purpose documented in the SKILL.md.

The source section “v2の新機能” has been checked.

The source section “インスティンクトモデル” has been checked.

The source section “関数型スタイルを優先” has been checked.

The source section “Action” has been checked.

Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.

Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.

Any file, command, network, or data action has been reviewed.

Choose a different workflow

When another Skill is the better fit

FAQ

What does continuous-learning-v2 do?

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。

How do I start using continuous-learning-v2?

The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2". Inspect the command and pinned source before running it.

Which Agent platforms does it declare?

No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.

Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
74/100
Source repository last pushed

Quality breakdown

Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.

74/100
Documentation27/30
Specificity15/25
Maintenance20/20
Trust signals12/25
View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 2 min

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。

Source repo
affaan-m/ECC
Skill path
docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md
Commit SHA
4e973d3eaf92
Repository license
MIT
Data collected