affaan-m/ECC

continuous-learning-v2

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.

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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/es/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: Un sistema de aprendizaje avanzado que convierte tus sesiones de Claude Code en conocimiento reutilizable a través de "instintos" atómicos — pequeños comportamientos aprendidos con puntuación de confianza.

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

Best fit

  • 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.

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

Cuándo Activar

Configurar aprendizaje automático desde sesiones de Claude Code

SKILL.md · Cuándo Activar
Configurar aprendizaje automático desde sesiones de Claude CodeConfigurar extracción de comportamientos basada en instintos mediante hooksAjustar umbrales de confianza para comportamientos aprendidos
02

Qué hay de Nuevo en v2.1

Review the “Qué hay de Nuevo en v2.1” section in the pinned source before continuing.

SKILL.md · Qué hay de Nuevo en v2.1
Review and apply the “Qué hay de Nuevo en v2.1” source section.
03

Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)

Review the “Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)” section in the pinned source before continuing.

SKILL.md · Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)
Review and apply the “Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)” source section.
04

El Modelo de Instinto

Un instinto es un pequeño comportamiento aprendido:

SKILL.md · El Modelo de Instinto
Un instinto es un pequeño comportamiento aprendido:yaml --- id: prefer-functional-style trigger: "when writing new functions" confidence: 0.7 domain: "code-style" source: "session-observation" scope: project projectid: "a1b2c3d4e5f6" projectname: "my-react-app" ---
05

Prefer Functional Style

Use functional patterns over classes when appropriate.

SKILL.md · Prefer Functional Style
Observed 5 instances of functional pattern preferenceUser corrected class-based approach to functional on 2025-01-15El patrón se observa repetidamente

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: “Cuándo Activar”, “Qué hay de Nuevo en v2.1”, “Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)”, “El Modelo de Instinto”, “Prefer Functional Style”. 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 “Cuándo Activar” has been checked.

The source section “Qué hay de Nuevo en v2.1” has been checked.

The source section “Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)” has been checked.

The source section “El Modelo de Instinto” 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?

Un sistema de aprendizaje avanzado que convierte tus sesiones de Claude Code en conocimiento reutilizable a través de "instintos" atómicos — pequeños comportamientos aprendidos con puntuación de confianza.

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/es/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
82/100
Source repository last pushed

Quality breakdown

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

82/100
Documentation28/30
Specificity23/25
Maintenance20/20
Trust signals11/25

Compare before choosing

Related Agent Skills and source variants

These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.

View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 4 min

Aprendizaje Continuo v2.1 - Arquitectura Basada en Instintos

Un sistema de aprendizaje avanzado que convierte tus sesiones de Claude Code en conocimiento reutilizable a través de "instintos" atómicos — pequeños comportamientos aprendidos con puntuación de confianza.

v2.1 agrega instintos con alcance de proyecto — los patrones de React se quedan en tu proyecto React, las convenciones de Python se quedan en tu proyecto Python, y los patrones universales (como "siempre validar la entrada") se comparten globalmente.

Cuándo Activar

  • Configurar aprendizaje automático desde sesiones de Claude Code
  • Configurar extracción de comportamientos basada en instintos mediante hooks
  • Ajustar umbrales de confianza para comportamientos aprendidos
  • Revisar, exportar o importar librerías de instintos
  • Evolucionar instintos en skills, comandos o agentes completos
  • Gestionar instintos con alcance de proyecto vs globales
  • Promover instintos de alcance de proyecto a global

Qué hay de Nuevo en v2.1

Característicav2.0v2.1
AlmacenamientoGlobal (~/.claude/homunculus/)Con alcance de proyecto (${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/ecc-homunculus/projects/<hash>/)
AlcanceTodos los instintos aplican en todas partesCon alcance de proyecto + global
DetecciónNingunaURL remota de git / ruta del repositorio
PromociónN/AProyecto → global cuando se ve en 2+ proyectos
Comandos4 (status/evolve/export/import)6 (+promote/projects)
Entre proyectosRiesgo de contaminaciónAislado por defecto

Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)

Característicav1v2
ObservaciónHook Stop (fin de sesión)PreToolUse/PostToolUse (100% confiable)
AnálisisContexto principalAgente en segundo plano (Haiku)
GranularidadSkills completos"Instintos" atómicos
ConfianzaNingunaPonderada 0.3-0.9
EvoluciónDirectamente a skillInstintos → cluster → skill/comando/agente
CompartirNingunoExportar/importar instintos

El Modelo de Instinto

Un instinto es un pequeño comportamiento aprendido:

---
id: prefer-functional-style
trigger: "when writing new functions"
confidence: 0.7
domain: "code-style"
source: "session-observation"
scope: project
project_id: "a1b2c3d4e5f6"
project_name: "my-react-app"
---

# Prefer Functional Style

## Action
Use functional patterns over classes when appropriate.

## Evidence
- Observed 5 instances of functional pattern preference
- User corrected class-based approach to functional on 2025-01-15

Propiedades:

  • Atómico — un disparador, una acción
  • Ponderado por confianza — 0.3 = tentativo, 0.9 = casi seguro
  • Etiquetado por dominio — code-style, testing, git, debugging, workflow, etc.
  • Respaldado por evidencia — rastrea qué observaciones lo crearon
  • Consciente del alcanceproject (por defecto) o global

Cómo Funciona

Actividad de Sesión (en un repositorio git)
      |
      | Los hooks capturan prompts + uso de herramientas (100% confiable)
      | + detectan contexto del proyecto (git remote / ruta del repo)
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<project-hash>/observations.jsonl  |
|   (prompts, llamadas de herramientas, resultados, proyecto)   |
+---------------------------------------------+
      |
      | El agente observador lee (segundo plano, Haiku)
      v
+---------------------------------------------+
|          DETECCIÓN DE PATRONES               |
|   * Correcciones de usuario -> instinto      |
|   * Resoluciones de errores -> instinto      |
|   * Flujos de trabajo repetidos -> instinto  |
|   * Decisión de alcance: ¿proyecto o global? |
+---------------------------------------------+
      |
      | Crea/actualiza
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<project-hash>/instincts/personal/ |
|   * prefer-functional.yaml (0.7) [project]   |
|   * use-react-hooks.yaml (0.9) [project]     |
+---------------------------------------------+
|  instincts/personal/  (GLOBAL)               |
|   * always-validate-input.yaml (0.85) [global]|
|   * grep-before-edit.yaml (0.6) [global]     |
+---------------------------------------------+
      |
      | /evolve clusters + /promote
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<hash>/evolved/ (project-scoped)   |
|  evolved/ (global)                           |
|   * commands/new-feature.md                  |
|   * skills/testing-workflow.md               |
|   * agents/refactor-specialist.md            |
+---------------------------------------------+

Detección de Proyecto

El sistema detecta automáticamente tu proyecto actual:

  1. Variable de entorno CLAUDE_PROJECT_DIR (máxima prioridad)
  2. git remote get-url origin — hasheado para crear un ID de proyecto portable (el mismo repo en diferentes máquinas obtiene el mismo ID)
  3. git rev-parse --show-toplevel — respaldo usando la ruta del repo (específica de la máquina)
  4. Respaldo global — si no se detecta ningún proyecto, los instintos van al alcance global

Cada proyecto obtiene un ID hash de 12 caracteres (ej. a1b2c3d4e5f6). Un archivo de registro en ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/ecc-homunculus/projects.json mapea IDs a nombres legibles.

Directorio de Datos

Continuous-learning-v2 almacena los datos del observador fuera de ~/.claude para que el guard de rutas sensibles de Claude Code no bloquee las escrituras de instintos en segundo plano:

  1. CLV2_HOMUNCULUS_DIR cuando se establece a una ruta absoluta
  2. $XDG_DATA_HOME/ecc-homunculus
  3. $HOME/.local/share/ecc-homunculus

Los usuarios existentes con datos en ~/.claude/homunculus pueden migrar una vez:

bash skills/continuous-learning-v2/scripts/migrate-homunculus.sh

Inicio Rápido

1. Habilitar Hooks de Observación

Si está instalado como plugin (recomendado):

No se requiere bloque extra de hooks en settings.json. Claude Code v2.1+ carga automáticamente el hooks/hooks.json del plugin, y observe.sh ya está registrado allí.

Si está instalado manualmente en ~/.claude/skills, agregar esto a tu ~/.claude/settings.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. Usar los Comandos de Instinto

/instinct-status     # Mostrar instintos aprendidos (proyecto + global)
/evolve              # Agrupar instintos relacionados en skills/comandos
/instinct-export     # Exportar instintos a archivo
/instinct-import     # Importar instintos de otros
/promote             # Promover instintos de proyecto a alcance global
/projects            # Listar todos los proyectos conocidos y sus conteos de instintos

Guía de Decisión de Alcance

Tipo de PatrónAlcanceEjemplos
Convenciones de lenguaje/frameworkproject"Usar React hooks", "Seguir patrones Django REST"
Preferencias de estructura de archivosproject"Pruebas en __tests__/", "Componentes en src/components/"
Estilo de códigoproject"Usar estilo funcional", "Preferir dataclasses"
Estrategias de manejo de erroresproject"Usar tipo Result para errores"
Prácticas de seguridadglobal"Validar entrada de usuario", "Sanitizar SQL"
Buenas prácticas generalesglobal"Escribir pruebas primero", "Siempre manejar errores"
Preferencias de flujo de trabajo de herramientasglobal"Grep antes de Edit", "Read antes de Write"
Prácticas de Gitglobal"Conventional commits", "Commits pequeños y enfocados"

Puntuación de Confianza

La confianza evoluciona con el tiempo:

PuntuaciónSignificadoComportamiento
0.3TentativoSugerido pero no aplicado
0.5ModeradoAplicado cuando es relevante
0.7FuerteAuto-aprobado para aplicación
0.9Casi seguroComportamiento central

La confianza aumenta cuando:

  • El patrón se observa repetidamente
  • El usuario no corrige el comportamiento sugerido
  • Instintos similares de otras fuentes coinciden

La confianza disminuye cuando:

  • El usuario corrige explícitamente el comportamiento
  • El patrón no se observa por períodos extendidos
  • Aparece evidencia contradictoria

Privacidad

  • Las observaciones permanecen locales en tu máquina
  • Los instintos con alcance de proyecto están aislados por proyecto
  • Solo los instintos (patrones) pueden exportarse — no las observaciones brutas
  • No se comparte código real ni contenido de conversaciones
  • Tú controlas qué se exporta y promueve
Source repo
affaan-m/ECC
Skill path
docs/es/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md
Commit SHA
4e973d3eaf92
Repository license
MIT
Data collected