Agent skill

Continuous Learning V2

by affaan-m in affaan-m/ECC

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

MITAuto-check passed

Install Continuous Learning V2

skills CLI
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill continuous-learning-v2 -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install affaan-m/ECC continuous-learning-v2 --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2 .claude/skills/continuous-learning-v2 && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
continuous-learning-v2
GitHub stars
276k
Used in
2 other repos
Token cost
~1.6k tokens
SKILL.md length
132 words
Files
2
Skills in repo
673
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

  • Works in 3 steps: 観察フックを有効化 → ディレクトリ構造を初期化 → インスティンクトコマンドを使用
  • SKILL.md covers v2の新機能, インスティンクトモデル, 仕組み and クイックスタート, plus 9 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Continuous Learning V2 is an agent skill from affaan-m/ECC. フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

Its SKILL.md is about 1.6k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 2 other files (for example `agents/observer.md`).

The repository describes itself as: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The licence is MIT.

Example prompts

  • “/continuous-learning-v2”

Requirements

  • Python 3

Workflow steps

3 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 観察フックを有効化
  2. ディレクトリ構造を初期化
  3. インスティンクトコマンドを使用

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit ef648e0. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are json, bash and yaml).

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    Links to these hosts (documentation or services it may open):

    • skill-creator.app
    • x.com

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Continuous Learning V2 loads about 1.6k tokens when it runs. Until then it costs about 28 tokens; SKILL.md has 132 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~28
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.6k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from affaan-m/ECC at commit ef648e0, republished under its MIT licence (© affaan-m). 132 words, ~1,559 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 1 other file; get the full folder from GitHub.
name
continuous-learning-v2
description
フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。
version
2.0.0

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:

yaml
---
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):

json
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:

bash
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
bash
/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:

json
{
  "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。

© affaan-m, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 1 other file in docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2 of affaan-m/ECC.

  • SKILL.md
  • agents/observer.md

Open the folder on GitHubat commit ef648e0

Used in 2 other repositories

We found 2 copies of this SKILL.md (exact, near-identical or edited) in other folders, from 2 other GitHub owners. This page covers the copy in affaan-m/ECC, which our catalogue first saw on October 7, 2026.

Compare with similar skills

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Continueudecode/plate17k—~2.6kAutomated safety check: PassCustom licence
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Continue PR AutoClickHouse/ClickHouse50k—~8.6kAutomated safety check: NotesApache-2.0

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Questions about Continuous Learning V2

What does Continuous Learning V2 do?

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。. Continuous Learning V2 is an agent skill from affaan-m/ECC.

How do I install Continuous Learning V2 in Claude Code?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill continuous-learning-v2 -a claude-code`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2 in affaan-m/ECC) into .claude/skills/continuous-learning-v2 in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Continuous Learning V2 in Codex?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill continuous-learning-v2 -a codex`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/continuous-learning-v2 in affaan-m/ECC) into .agents/skills/continuous-learning-v2 in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Continuous Learning V2 in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add affaan-m/ECC --skill continuous-learning-v2 -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/continuous-learning-v2, .gemini/skills/continuous-learning-v2, .github/skills/continuous-learning-v2 and .opencode/skills/continuous-learning-v2 in your project.

What does Continuous Learning V2 need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Continuous Learning V2 is instructions for the agent only. Our summary lists: Python 3.

Does Continuous Learning V2 access the network?

SKILL.md names 2 domains. As links in the text: skill-creator.app and x.com. This is read from the text; nothing was executed.

Is Continuous Learning V2 safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Continuous Learning V2 use?

Continuous Learning V2 is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Continuous Learning V2 use?

About 1.6k tokens (SKILL.md is roughly 6.2k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Continuous Learning V2?

Skills that share tags, products or a category with Continuous Learning V2: Continue (telegramdesktop/tdesktop, 33k stars), Continuity (parcadei/Continuous-Claude-v3, 3.9k stars), Continue (udecode/plate, 17k stars) and Continue PR (ClickHouse/ClickHouse, 50k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Continuous Learning V2?

affaan-m (a GitHub user) maintains it in affaan-m/ECC, which has 275,546 GitHub stars. The repository holds 673 skills in this directory. The repository was last updated on October 5, 2026.

Source: affaan-m/ECC on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.