compound-learnings

複合学習

繰り返し現れるパターンを、長く活用できる成果物に変換します。頻度に基づくしきい値を使い、ノイズと有用な傾向を区別します。

データソース

次の場所をスキャンしてパターンを探します。

ソース	コマンド／パス	抽出する内容
Git コミット	git log --oneline -100	繰り返される修正の種類、リファクタリングのパターン
Git コミットの本文	git log -50 --format="%B---"	コミットの説明に含まれる教訓
PR の説明	gh pr list --state merged -L 20	判断、学び
引き継ぎ	$MAIN_WORKTREE/.agents/handoffs/*.md	パターン、うまくいったこと／いかなかったこと
重要な学び	CLAUDE.md（Key Learnings セクション）	すでに記録されているパターン

注： セッション台帳（.agents/session_ledger.md）は、Skill("reflect")専用です。セッションごとの一時的な状態を記録します。

パターンの抽出

ステップ 1：元となるパターンを収集する

# Git patterns (look for repeated prefixes/types)
git log --oneline -100 | cut -d' ' -f2- | sort | uniq -c | sort -rn

# Handoff patterns
grep -h "^- " .agents/handoffs/*.md 2>/dev/null | sort | uniq -c | sort -rn

ステップ 2：類似するパターンを統合する

数える前に、パターンを正規化します。

• 「X を必ず検証する」＋「Y の前に X を検証する」→「X を検証する」
• 「Z を使わない」＋「Z を避ける」＋「Z は問題を引き起こす」→「Z を避ける」

表現の一致ではなく、意味に基づいてグループ化します。

ステップ 3：頻度のしきい値を適用する

出現回数	アクション	理由
1	対象外	ノイズや一度限りの事象の可能性があります
2	記録	パターンが現れ始めています。再発するか確認します
3+	推奨	明確なパターンがあるため、成果物を提案します
4+	強く推奨	すぐに記録します

成果物の分類

この判断ツリーを使って、成果物の種類を決定します。

Is it a sequential workflow with distinct phases?
  YES → Consider COMMAND (user-invoked) or AGENT (autonomous)
    Does it need user interaction during execution?
      YES → COMMAND
      NO → AGENT
  NO ↓

Should it trigger automatically on file/context patterns?
  YES → SKILL (probabilistic, Claude MAY follow)
    Is enforcement critical (must happen every time)?
      YES → Consider HOOK instead (deterministic)
  NO ↓

Is it a simple rule or convention?
  YES → RULE (add to CLAUDE.md or .agents/lessons/)
    Project-specific? → .agents/lessons/ (with workflow_phase: review)
    Universal? → CLAUDE.md
  NO ↓

Does it enhance an existing agent's behavior?
  YES → AGENT UPDATE (modify existing agent)
  NO → Likely doesn't need encoding

クイックリファレンス

成果物	使用する状況	例
ルール	常に適用される単純な規約	「ファイル名には kebab-case を使用する」
スキル	特定の作業に関する知識やコンテキスト	「Stimulus コントローラーのパターン」
フック	動作を確実に適用する必要がある場合	「コミット前にリンターを実行する」
コマンド	引数を指定してユーザーが実行するワークフロー	「/deploy --env staging」
エージェント	自律的にタスクを実行し、レポートを返すもの	「security-review エージェント」

出力形式

次の形式で調査結果を提示します。

## Compound Learnings Analysis

### Strong Signal (4+ occurrences)
| Pattern | Count | Recommended Artifact | Rationale |
|---------|-------|---------------------|-----------|
| ... | ... | ... | ... |

### Emerging Patterns (2-3 occurrences)
| Pattern | Count | Potential Artifact | Notes |
|---------|-------|-------------------|-------|
| ... | ... | ... | ... |

### Recommended Actions
1. **[Artifact Type]**: `name` - description
   - Draft: [brief template or content]

品質チェック

成果物を推奨する前に、次の点を確認します。

• 汎用性：観察された個別の事例以外にも適用できます
• 具体性：実行に移せるほど具体的です（曖昧な助言ではありません）
• 独自性：既存の CLAUDE.md のルールやスキルと重複していません
• 適切な種類：分類の判断ツリーに合致しています

learn との連携

Skill("learn")から呼び出された場合：

1. 集約した引き継ぎ情報を得るため、メインのワークツリーを特定します
2. Git、PR、引き継ぎからパターンを収集します
3. パターンを統合し、頻度を数えます
4. しきい値を適用します
5. 推奨する成果物を分類します
6. 内容の草案とともに調査結果を提示します
7. 承認された場合は、適切なツールを使って成果物を作成します

注： Skill("reflect")は単一セッションの分析に使います。Skill("learn")は複数セッションにまたがる複合学習に使います。