continuous-learning-v2

continuous-learning-v2 스킬 개요

continuous-learning-v2가 하는 일

continuous-learning-v2 스킬은 Claude Code 세션을 학습 루프로 바꿉니다. 도구 활동을 관찰하고, 원자적인 “인스팅트”를 추출하며, 신뢰도에 따라 점수를 매기고, 유용한 패턴은 스킬, 명령어, 에이전트로 승격할 수 있습니다. 일회성 프롬프팅이 아니라 지속적이고 프로젝트를 인식하는 메모리를 위한 continuous-learning-v2 가이드가 필요하다면, 이 스킬이 맞습니다.

이런 분께 적합합니다

반복되는 동작을 세션 간에 기억하는 AI 워크플로가 필요할 때 continuous-learning-v2를 Skill Authoring 용도로 사용하세요. 특히 규칙이 안정적인 저장소에서 효과가 좋습니다. 에이전트, 훅 기반 자동화, 그리고 코드베이스 간 패턴 유출 없이 프로젝트별 학습을 원하는 팀에 가장 적합합니다.

v2가 중요한 이유

핵심 차별점은 프로젝트 범위 저장입니다. React 습관은 React 저장소에 남고, Python 습관은 Python 저장소에 남으며, 전역으로 올릴 만한 패턴만 전체에 공유됩니다. 덕분에 continuous-learning-v2는 “내 세션에서 학습해줘” 같은 일반적인 프롬프트보다 덜 시끄럽고, 실제 다중 프로젝트 환경에 훨씬 더 잘 맞습니다.

continuous-learning-v2 스킬 사용법

설치하고 활성화하기

저장소에서 스킬을 추가하는 continuous-learning-v2 install 경로를 사용하세요:
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill continuous-learning-v2
설치한 뒤에는 Claude Code 설정에서 훅과 옵저버 구성 요소가 활성화됐는지 확인하세요. 실제 진입점은 문서만이 아니라 저장소의 hooks/와 agents/ 폴더입니다.

올바른 파일부터 살펴보기

먼저 SKILL.md를 읽고, 그다음 config.json, scripts/detect-project.sh, hooks/observe.sh, agents/start-observer.sh를 보세요. 가장 중요한 실행 경로를 확인하고 싶다면 다음으로 agents/observer-loop.sh와 agents/session-guardian.sh를 미리 살펴보면 됩니다. 여기서 분석이 언제 실행되는지, 무엇이 제한되는지, 프로젝트 컨텍스트가 어떻게 해석되는지를 확인할 수 있습니다.

막연한 목표보다 더 나은 입력을 주기

강한 continuous-learning-v2 usage 프롬프트는 무엇을 관찰해야 하는지, 무엇을 유용한 패턴으로 볼지, 학습을 프로젝트 로컬에만 둘지까지 분명히 말해줍니다. 예를 들어: “이 저장소에서 TypeScript 오류를 처리하는 방식을 추적하고, 규칙은 프로젝트 범위로 유지하며, 두 개 이상의 파일에서 쓰인 패턴만 승격해줘.” 이런 식은 “내 코딩 스타일을 학습해줘”보다 훨씬 낫습니다.

유용한 인스팅트를 만드는 워크플로

평소처럼 Claude Code 세션을 진행하고, 훅이 도구 이벤트를 캡처하게 두고, 옵저버가 누적된 관찰 결과를 일정에 따라 또는 필요할 때 분석하게 하세요. 결과를 검토해 오탐을 걸러낸 뒤, 명령어나 에이전트로 안정적으로 승격되기 전에 임계값과 범위 규칙을 다시 다듬어야 합니다.

continuous-learning-v2 스킬 FAQ

continuous-learning-v2는 초보자도 쓰기 쉬운가요?

네, 훅 기반 워크플로를 설치하고 몇 개의 셸 스크립트를 읽는 데 익숙하다면 가능합니다. 다만 노코드 기능은 아닙니다. SKILL.md를 살펴보고, 프로젝트 감지를 이해하고, 필요하면 일부 조정이 들어갈 수 있다는 점을 받아들일 수 있을 때 사용하기 훨씬 쉽습니다.

일반 프롬프트와는 무엇이 다른가요?

일반 프롬프트는 한 번 학습한 것처럼 보이게 할 수는 있지만, continuous-learning-v2는 동작을 관찰하고, 저장하고, 점수를 매기고, 시간이 지나며 재사용하도록 설계됐습니다. 그래서 단일 응답보다 반복 가능한 메모리, 신뢰도 임계값, 프로젝트 경계가 필요할 때 더 적합합니다.

언제는 쓰지 않는 게 좋나요?

한 번만 답이 필요하다면, 환경에서 훅이 안정적으로 실행되지 않는다면, 또는 로컬 세션 데이터를 분석용으로 저장하고 싶지 않다면 continuous-learning-v2를 건너뛰세요. 모든 프로젝트가 같은 습관을 공유해야 하는 워크플로에도 잘 맞지 않습니다.

Claude Code 생태계와 잘 맞나요?

네. 저장소는 Claude Code 훅, 백그라운드 에이전트, 그리고 ~/.claude/homunculus/ 아래의 프로젝트 범위 저장을 중심으로 구성돼 있습니다. 현재 환경이 이런 통합 지점을 허용하지 않는다면, 이 스킬의 가치는 크게 떨어집니다.

continuous-learning-v2 스킬 개선 방법

더 깨끗한 예시를 넣어 주세요

continuous-learning-v2에서 가장 좋은 결과는 명명, 검증, 테스트 실행, 리팩터링, 저장소별 규칙처럼 명확하고 반복되는 결정이 있는 세션에서 나옵니다. 입력이 모호하거나 무관한 실험이 섞여 있으면 학습된 인스팅트가 더 지저분해지고 승격 가능성도 낮아집니다.

볼륨보다 범위를 먼저 다듬기

패턴이 저장소 간에 새어 나온다면, 먼저 scripts/detect-project.sh와 프로젝트 범위 저장 구조를 확인해서 프로젝트 감지를 바로잡으세요. continuous-learning-v2 for Skill Authoring에서는 더 많은 관찰을 쌓는 것보다 범위 품질이 더 중요합니다.

임계값과 승격 규칙은 의도적으로 정하기

무엇을 “충분히 좋다”고 볼지 먼저 정해두는 것이 이 스킬의 강점을 살리는 방법입니다. 신뢰도, 빈도, 프로젝트 내 반복 횟수에 대한 기대치를 설정해 두어야, 시스템이 한 번뿐인 행동을 영구 지침으로 끌어올리지 않습니다.

첫 분석 뒤에는 꼭 반복 개선하기

첫 결과는 최종 정책이 아니라 초안 인스팅트 라이브러리로 보세요. 추출된 내용을 검토하고, 일반적이거나 우연한 패턴은 제거한 뒤, 다음처럼 더 날카로운 프롬프트로 다시 실행하세요: “내가 수정했거나 최소 두 세션 이상 반복된 행동만 남겨줘.”