継続学習 v2 - インスティンクトベースアーキテクチャ

Claude Codeセッションを再利用可能な知識に変換する高度な学習システム。信頼度スコアリング付きの小さな学習済み行動「インスティンクト」を基本単位とします。

v2の新機能

機能	v1	v2
観測	Stopフック（セッション終了時）	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の重み付き
進化	直接スキル化	インスティンクト → クラスタ → 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"
---

# 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

特性:

•アトミック -- 1つのトリガー、1つのアクション
•信頼度加重 -- 0.3 = 暫定、0.9 = ほぼ確実
•ドメインタグ付き -- code-style、testing、git、debugging、workflowなど
•エビデンス付き -- 作成元の観察を追跡

仕組み

code

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                     │
│   • ユーザーの修正 → 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 がクラスタリング
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│              evolved/                   │
│   • commands/new-feature.md             │
│   • skills/testing-workflow.md          │
│   • agents/refactor-specialist.md       │
└─────────────────────────────────────────┘

クイックスタート

1. 観測フックの有効化

~/.claude/settings.json に追加:

json

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh pre"
      }]
    }],
    "PostToolUse": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/continuous-learning-v2/hooks/observe.sh post"
      }]
    }]
  }
}

2. ディレクトリ構造の初期化

bash

mkdir -p ~/.claude/homunculus/{instincts/{personal,inherited},evolved/{agents,skills,commands}}
touch ~/.claude/homunculus/observations.jsonl

3. Observerエージェントの実行（オプション）

Observerをバックグラウンドで実行し、観測を分析できます:

bash

# バックグラウンドObserverの起動
~/.claude/skills/continuous-learning-v2/agents/start-observer.sh

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と信頼度を表示
`/evolve`	関連インスティンクトをスキル/コマンドにクラスタリング
`/instinct-export`	共有用にインスティンクトをエクスポート
`/instinct-import <file>`	他者の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

code

~/.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測
├── observations.archive/   # 処理済み観測
├── instincts/
│   ├── personal/           # 自動学習インスティンクト
│   └── inherited/          # 他者からインポートしたもの
└── evolved/
    ├── agents/             # 生成されたスペシャリストエージェント
    ├── skills/             # 生成されたスキル
    └── commands/           # 生成されたコマンド

Skill Creatorとの連携

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はsource: "repo-analysis"を持ち、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変化します:

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	自動承認で適用
0.9	ほぼ確実	コア動作

信頼度が上昇する場合:

•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
•他ソースからの類似インスティンクトが一致

信頼度が低下する場合:

•ユーザーが明示的に動作を修正する
•長期間パターンが観察されない
•矛盾するエビデンスが現れる

なぜ観測にスキルではなくフックを使うのか？

「v1はスキルに依存して観測していました。スキルは確率的で、Claudeの判断に基づき50-80%の確率でしか発火しません。」

フックは100%の確率で決定論的に発火します。これにより:

•すべてのツール呼び出しが観測される
•パターンの見逃しがない
•学習が包括的になる

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/スキルは引き続き動作
•Stopフックは引き続き実行（ただしv2にもフィードされる）
•段階的な移行パス: 両方を並行実行可能

プライバシー

•観測はマシン上にローカルで保持
•エクスポートできるのはインスティンクト（パターン）のみ
•実際のコードや会話内容は共有されない
•エクスポート内容はユーザーが制御