Best fit
- Review continuous-learning-v2's use cases, installation, workflow, and original source instructions.
affaan-m/ECC
Review continuous-learning-v2's use cases, installation, workflow, and original source instructions.
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2"Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
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"Best fit
Bring this context
Expected outputs
Key source sections
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
Review the “v2の新機能” section in the pinned source before continuing.
yaml --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" ---
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。
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
SkillSignal prompt templates
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
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
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailHook'lar aracılığıyla oturumları gözlemleyen, güven skorlaması ile atomik instinct'ler oluşturan ve bunları skill/command/agent'lara evriltiren instinct tabanlı öğrenme sistemi. v2.1 çapraz proje kontaminasyonunu önlemek için proje kapsamlı instinct'ler ekler.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailReview continuous-learning-v2's use cases, installation, workflow, and original source instructions.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
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。
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.
No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Compare before choosing
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Hook'lar aracılığıyla oturumları gözlemleyen, güven skorlaması ile atomik instinct'ler oluşturan ve bunları skill/command/agent'lara evriltiren instinct tabanlı öğrenme sistemi. v2.1 çapraz proje kontaminasyonunu önlemek için proje kapsamlı instinct'ler ekler.
Review continuous-learning-v2's use cases, installation, workflow, and original source instructions.
Sistema de aprendizaje basado en instintos que observa sesiones mediante hooks, crea instintos atómicos con puntuación de confianza y los evoluciona en skills/comandos/agentes. v2.1 agrega instintos con alcance de proyecto para prevenir contaminación entre proyectos.
Review continuous-learning-v2's use cases, installation, workflow, and original source instructions.
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。
| 機能 | v1 | v2 |
|---|---|---|
| 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:
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 │
└─────────────────────────────────────────┘
~/.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"
}]
}]
}
}
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
/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 | 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 |
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/"
}
}
~/.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 GitHub Appを使用すると、両方が生成されます:
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:
信頼度が下がる場合:
「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:
v2はv1と完全に互換性があります:
~/.claude/skills/learned/スキルは引き続き機能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。