[OBSOLETO - usar continuous-learning-v2] Extractor de skill por hook Stop v1 heredado. v2 es un superconjunto estricto con aprendizaje basado en instintos, con alcance de proyecto y hooks confiables. No invocar v1; dirigir solicitudes de aprendizaje continuo, aprendizaje de sesión y extracción de patrones a continuous-learning-v2.
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Does it follow best practices?
Impact
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No eval scenarios have been run
Advisory
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OBSOLETO el 2026-04-28. Usar
continuous-learning-v2en su lugar. v2 es un superconjunto estricto: la observación por hook Stop se convierte en observación PreToolUse/PostToolUse, los skills completos se convierten en instintos atómicos con puntuación de confianza, y el almacenamiento solo global se convierte en almacenamiento con alcance de proyecto más promoción global.Este archivo se mantiene como referencia de archivo y compatibilidad retroactiva con instalaciones existentes.
Evalúa automáticamente las sesiones de Claude Code al terminar para extraer patrones reutilizables que pueden guardarse como skills aprendidos.
~/.claude/skills/learned/Este skill v1 sigue siendo compatible, pero continuous-learning-v2 es la ruta preferida para nuevas instalaciones. Mantener v1 cuando explícitamente quieras el flujo de extracción por hook Stop más simple o necesites compatibilidad con flujos de trabajo de skills aprendidos más antiguos.
Este skill se ejecuta como un hook Stop al final de cada sesión:
~/.claude/skills/learned/Editar 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"
]
}| Patrón | Descripción |
|---|---|
error_resolution | Cómo se resolvieron errores específicos |
user_corrections | Patrones de correcciones del usuario |
workarounds | Soluciones a peculiaridades de frameworks/librerías |
debugging_techniques | Enfoques efectivos de depuración |
project_specific | Convenciones específicas del proyecto |
Agregar a tu ~/.claude/settings.json:
{
"hooks": {
"Stop": [{
"matcher": "*",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "~/.claude/skills/continuous-learning/evaluate-session.sh"
}]
}]
}
}/learn — Extracción manual de patrones a mitad de sesiónHomunculus v2 adopta un enfoque más sofisticado:
| Característica | Nuestro Enfoque | Homunculus v2 |
|---|---|---|
| Observación | Hook Stop (fin de sesión) | Hooks PreToolUse/PostToolUse (100% confiable) |
| Análisis | Contexto principal | Agente en segundo plano (Haiku) |
| Granularidad | Skills completos | "Instintos" atómicos |
| Confianza | Ninguna | Ponderada 0.3-0.9 |
| Evolución | Directamente a skill | Instintos → cluster → skill/comando/agente |
| Compartir | Ninguno | Exportar/importar instintos |
Insight clave de homunculus:
"v1 dependía de skills para observar. Los skills son probabilísticos — se activan ~50-80% del tiempo. v2 usa hooks para la observación (100% confiable) e instintos como unidad atómica de comportamiento aprendido."
Ver: docs/continuous-learning-v2-spec.md para la especificación completa.
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If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.