Compound Learnings
Estrae pattern ricorrenti dai log di apprendimento delle sessioni passate e li codifica come regole, skill o hook.
Richiede configurazione
Cosa fa
Legge file strutturati di apprendimento per sessione, costruisce una tabella di frequenza delle tecniche e degli errori ricorrenti, e usa un albero decisionale fisso più soglie di occorrenza (2 = da considerare, 3+ = segnale forte, 4+ = da creare sicuramente) per decidere se ogni pattern debba diventare una regola, uno skill, un hook o un aggiornamento dell'agente. Da usare quando viene chiesto di migliorare la configurazione, imparare dalle sessioni o trasformare errori ricorrenti in capacità permanenti. Analizza solo file di apprendimento già esistenti -- non li estrae da solo dalle sessioni grezze.
Rapporto di test
Il suo unico input deve essere popolato da un hook di logging delle sessioni separato, distribuito con un framework diverso, non con questa cartella skill - copiato da solo non ha nulla da analizzare finché quella pipeline non esiste.
Testato il: 2026-07-10 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installazione
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
Comandi e prompt di esempio
/compound-learningsEstrae pattern ricorrenti dai log di apprendimento delle sessioni passate e li codifica come regole, skill o hook.
Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):
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