Aprendizaje Continuo v2.1 - Arquitectura Basada en Instintos Skill

Aprendizaje Continuo v2.1 - Arquitectura Basada en Instintos

Un sistema de aprendizaje avanzado que convierte tus sesiones de Claude Code en conocimiento reutilizable a través de "instintos" atómicos — pequeños comportamientos aprendidos con puntuación de confianza.

v2.1 agrega instintos con alcance de proyecto — los patrones de React se quedan en tu proyecto React, las convenciones de Python se quedan en tu proyecto Python, y los patrones universales (como "siempre validar la entrada") se comparten globalmente.

Cuándo Activar

Configurar aprendizaje automático desde sesiones de Claude Code
Configurar extracción de comportamientos basada en instintos mediante hooks
Ajustar umbrales de confianza para comportamientos aprendidos
Revisar, exportar o importar librerías de instintos
Evolucionar instintos en skills, comandos o agentes completos
Gestionar instintos con alcance de proyecto vs globales
Promover instintos de alcance de proyecto a global

Qué hay de Nuevo en v2.1

| Característica | v2.0 | v2.1 | |----------------|------|------| | Almacenamiento | Global (~/.claude/homunculus/) | Con alcance de proyecto (${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/ecc-homunculus/projects/<hash>/) | | Alcance | Todos los instintos aplican en todas partes | Con alcance de proyecto + global | | Detección | Ninguna | URL remota de git / ruta del repositorio | | Promoción | N/A | Proyecto → global cuando se ve en 2+ proyectos | | Comandos | 4 (status/evolve/export/import) | 6 (+promote/projects) | | Entre proyectos | Riesgo de contaminación | Aislado por defecto |

Qué hay de Nuevo en v2 (vs v1)

| Característica | v1 | v2 | |----------------|----|----| | Observación | Hook Stop (fin de sesión) | PreToolUse/PostToolUse (100% confiable) | | Análisis | Contexto principal | Agente en segundo plano (Haiku) | | Granularidad | Skills completos | "Instintos" atómicos | | Confianza | Ninguna | Ponderada 0.3-0.9 | | Evolución | Directamente a skill | Instintos → cluster → skill/comando/agente | | Compartir | Ninguno | Exportar/importar instintos |

El Modelo de Instinto

Un instinto es un pequeño comportamiento aprendido:

---
id: prefer-functional-style
trigger: "when writing new functions"
confidence: 0.7
domain: "code-style"
source: "session-observation"
scope: project
project_id: "a1b2c3d4e5f6"
project_name: "my-react-app"
---

# 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

Propiedades:

Atómico — un disparador, una acción
Ponderado por confianza — 0.3 = tentativo, 0.9 = casi seguro
Etiquetado por dominio — code-style, testing, git, debugging, workflow, etc.
Respaldado por evidencia — rastrea qué observaciones lo crearon
Consciente del alcance — project (por defecto) o global

Cómo Funciona

Actividad de Sesión (en un repositorio git)
      |
      | Los hooks capturan prompts + uso de herramientas (100% confiable)
      | + detectan contexto del proyecto (git remote / ruta del repo)
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<project-hash>/observations.jsonl  |
|   (prompts, llamadas de herramientas, resultados, proyecto)   |
+---------------------------------------------+
      |
      | El agente observador lee (segundo plano, Haiku)
      v
+---------------------------------------------+
|          DETECCIÓN DE PATRONES               |
|   * Correcciones de usuario -> instinto      |
|   * Resoluciones de errores -> instinto      |
|   * Flujos de trabajo repetidos -> instinto  |
|   * Decisión de alcance: ¿proyecto o global? |
+---------------------------------------------+
      |
      | Crea/actualiza
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<project-hash>/instincts/personal/ |
|   * prefer-functional.yaml (0.7) [project]   |
|   * use-react-hooks.yaml (0.9) [project]     |
+---------------------------------------------+
|  instincts/personal/  (GLOBAL)               |
|   * always-validate-input.yaml (0.85) [global]|
|   * grep-before-edit.yaml (0.6) [global]     |
+---------------------------------------------+
      |
      | /evolve clusters + /promote
      v
+---------------------------------------------+
|  projects/<hash>/evolved/ (project-scoped)   |
|  evolved/ (global)                           |
|   * commands/new-feature.md                  |
|   * skills/testing-workflow.md               |
|   * agents/refactor-specialist.md            |
+---------------------------------------------+

Detección de Proyecto

El sistema detecta automáticamente tu proyecto actual:

Variable de entorno CLAUDE_PROJECT_DIR (máxima prioridad)
git remote get-url origin — hasheado para crear un ID de proyecto portable (el mismo repo en diferentes máquinas obtiene el mismo ID)
git rev-parse --show-toplevel — respaldo usando la ruta del repo (específica de la máquina)
Respaldo global — si no se detecta ningún proyecto, los instintos van al alcance global

Cada proyecto obtiene un ID hash de 12 caracteres (ej. a1b2c3d4e5f6). Un archivo de registro en ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/ecc-homunculus/projects.json mapea IDs a nombres legibles.

Directorio de Datos

Continuous-learning-v2 almacena los datos del observador fuera de ~/.claude para que el guard de rutas sensibles de Claude Code no bloquee las escrituras de instintos en segundo plano:

CLV2_HOMUNCULUS_DIR cuando se establece a una ruta absoluta
$XDG_DATA_HOME/ecc-homunculus
$HOME/.local/share/ecc-homunculus

Los usuarios existentes con datos en ~/.claude/homunculus pueden migrar una vez:

bash skills/continuous-learning-v2/scripts/migrate-homunculus.sh

Inicio Rápido

1. Habilitar Hooks de Observación

Si está instalado como plugin (recomendado):

No se requiere bloque extra de hooks en settings.json. Claude Code v2.1+ carga automáticamente el hooks/hooks.json del plugin, y observe.sh ya está registrado allí.

Si está instalado manualmente en ~/.claude/skills, agregar esto a tu ~/.claude/settings.json:

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

2. Usar los Comandos de Instinto

/instinct-status     # Mostrar instintos aprendidos (proyecto + global)
/evolve              # Agrupar instintos relacionados en skills/comandos
/instinct-export     # Exportar instintos a archivo
/instinct-import     # Importar instintos de otros
/promote             # Promover instintos de proyecto a alcance global
/projects            # Listar todos los proyectos conocidos y sus conteos de instintos

Guía de Decisión de Alcance

| Tipo de Patrón | Alcance | Ejemplos | |----------------|---------|---------| | Convenciones de lenguaje/framework | project | "Usar React hooks", "Seguir patrones Django REST" | | Preferencias de estructura de archivos | project | "Pruebas en __tests__/", "Componentes en src/components/" | | Estilo de código | project | "Usar estilo funcional", "Preferir dataclasses" | | Estrategias de manejo de errores | project | "Usar tipo Result para errores" | | Prácticas de seguridad | global | "Validar entrada de usuario", "Sanitizar SQL" | | Buenas prácticas generales | global | "Escribir pruebas primero", "Siempre manejar errores" | | Preferencias de flujo de trabajo de herramientas | global | "Grep antes de Edit", "Read antes de Write" | | Prácticas de Git | global | "Conventional commits", "Commits pequeños y enfocados" |

Puntuación de Confianza

La confianza evoluciona con el tiempo:

| Puntuación | Significado | Comportamiento | |------------|-------------|----------------| | 0.3 | Tentativo | Sugerido pero no aplicado | | 0.5 | Moderado | Aplicado cuando es relevante | | 0.7 | Fuerte | Auto-aprobado para aplicación | | 0.9 | Casi seguro | Comportamiento central |

La confianza aumenta cuando:

El patrón se observa repetidamente
El usuario no corrige el comportamiento sugerido
Instintos similares de otras fuentes coinciden

La confianza disminuye cuando:

El usuario corrige explícitamente el comportamiento
El patrón no se observa por períodos extendidos
Aparece evidencia contradictoria

Privacidad

Las observaciones permanecen locales en tu máquina
Los instintos con alcance de proyecto están aislados por proyecto
Solo los instintos (patrones) pueden exportarse — no las observaciones brutas
No se comparte código real ni contenido de conversaciones
Tú controlas qué se exporta y promueve

Agent Skills: Aprendizaje Continuo v2.1 - Arquitectura Basada en Instintos

Install this agent skill to your local

Skill Files