Compound Learnings
Mine les journaux d'apprentissages de sessions passées pour repérer des patrons récurrents et les codifier en règles, skills ou hooks.
Fonctionne avec configuration
Ce que fait
Lit des fichiers d'apprentissages structurés par session, construit un tableau de fréquence des techniques et échecs récurrents, et utilise un arbre de décision fixe plus des seuils d'occurrence (2 = à envisager, 3+ = signal fort, 4+ = à créer sans hésiter) pour décider si chaque patron doit devenir une règle, un skill, un hook, ou une mise à jour d'agent. À utiliser quand on demande d'améliorer la configuration, d'apprendre des sessions, ou de transformer des erreurs récurrentes en capacités permanentes. Il n'analyse que des fichiers d'apprentissages existants -- il ne les extrait pas lui-même de sessions brutes.
Rapport de test
Sa seule entrée doit être alimentée par un hook de journalisation de session séparé, livré avec un framework différent, pas ce dossier de skill - copié seul, il n'a rien à analyser tant que ce pipeline n'existe pas.
Testé le: 2026-07-10 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
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
Commandes et exemples de prompts
/compound-learningsMine les journaux d'apprentissages de sessions passées pour repérer des patrons récurrents et les codifier en règles, skills ou hooks.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
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