Compound Learnings
Extrae de registros de aprendizajes de sesiones pasadas los patrones repetidos y los codifica como reglas, skills o hooks.
Funciona con configuración
Qué hace
Lee archivos estructurados de aprendizajes por sesión, construye una tabla de frecuencia de técnicas y fallos recurrentes, y usa un árbol de decisión fijo más umbrales de ocurrencia (2 = considerar, 3+ = señal fuerte, 4+ = crear definitivamente) para decidir si cada patrón debe convertirse en una regla, una skill, un hook o una actualización de agente. Úsala cuando te pidan mejorar la configuración, aprender de sesiones, o convertir errores recurrentes en capacidades permanentes. Solo analiza archivos de aprendizajes ya existentes; no los extrae ella misma de sesiones en bruto.
Informe de la prueba
Su única entrada tiene que ser poblada por un hook de registro de sesiones separado que viene con un framework distinto, no con esta carpeta de skill; copiada de forma independiente, no tiene nada que analizar hasta que exista ese pipeline.
Probado el: 2026-07-10 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/parcadei/Continuous-Claude-v3 cd Continuous-Claude-v3 mkdir -p ~/.claude/skills cp -r .claude/skills/compound-learnings ~/.claude/skills/compound-learnings
Comandos y prompts de ejemplo
/compound-learningsExtrae de registros de aprendizajes de sesiones pasadas los patrones repetidos y los codifica como reglas, skills o hooks.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Look at my session learnings and turn repeated patterns into rulesFind recurring mistakes across sessions and codify them as hooksAnalyze past learnings logs and suggest new skills to create