continuous-learning

継続的な学習

パターン抽出フレームワーク

重要なコーディングセッションの後は毎回、学びを抽出し、次の3つの分類に分けます。

1. 修正点 - レビュー中またはユーザーによって指摘された誤り
2. 成功したアプローチ - 効果があり、今後も繰り返すべきパターン
3. アンチパターン - 問題を引き起こし、避けるべきアプローチ

学習エントリーの形式

pattern:
  id: "LEARN-2025-0042"
  category: "error-handling"
  type: "correction"         # correction | success | anti-pattern
  confidence: 0.85           # 0.0 to 1.0
  language: "typescript"
  context: "API error responses"
  observation: "Returning raw error messages from database exceptions exposes internals"
  lesson: "Always map database errors to application-level error codes before returning"
  example:
    before: "catch (e) { res.status(500).json({ error: e.message }) }"
    after: "catch (e) { logger.error(e); res.status(500).json({ error: 'INTERNAL_ERROR' }) }"
  frequency: 3               # times this pattern has been observed
  last_seen: "2025-06-15"

信頼度スコア

スコア	意味	アクション
0.95+	複数のプロジェクトで検証済み	自動的に適用
0.80-0.94	このコードベースで確認済み	適用し、その旨を伝える
0.60-0.79	観察されたが、十分に検証されていない	注意事項を添えて提案
0.40-0.59	限られたデータに基づく仮説	適用前に確認する
<0.40	推測的で、検証が必要	記録するが、適用しない

信頼度の更新基準：

• パターンが正しいとユーザーが確認した場合、+0.10
• 別の状況でパターンが再度確認された場合、+0.05
• パターンが修正につながった場合、-0.15
• ユーザーが明確にパターンを拒否した場合、-0.20

セッション終了時の手順

各セッションの終了時、またはコンテキストを圧縮する前に、次の作業を行います。

1. 変更内容を確認する - 差分を確認し、パターンを探す
2. 修正点を特定する - 初回の実装後に何が変更されたかを確認する
3. 初回で成功した点を記録する - 修正なしでうまくいったことを記録する
4. 環境の詳細を記録する - フレームワークのバージョンや設定の詳細
5. 信頼度スコアを更新する - セッションの結果に基づいて調整する
6. ナレッジベースに書き込む - CLAUDE.md または LEARNED.md に新しいエントリーを追加する

## Session Learnings (2025-06-15)

### Corrections Applied
- [0.85] TypeScript: Use `satisfies` instead of `as` for type narrowing with object literals
- [0.90] Next.js: Server Actions must be async functions, even for synchronous operations

### Successful Patterns
- [0.80] PostgreSQL: Partial indexes on status columns reduced query time by 60%
- [0.75] React: Extracting data fetching into Server Components eliminated 3 useEffect hooks

### Anti-Patterns Identified
- [0.70] Avoid: Nesting more than 2 levels of Suspense boundaries (causes waterfall)
- [0.65] Avoid: Using `any` to suppress TypeScript errors in catch blocks (use `unknown`)

ナレッジベースの整理

ナレッジベースをドメインごとに整理します。

knowledge/
  error-handling.md      # Error patterns across languages
  testing.md             # Test patterns and anti-patterns
  performance.md         # Optimization learnings
  api-design.md          # API design decisions
  deployment.md          # Infrastructure learnings
  project-specific.md    # Current project conventions

各ファイルでは、同じエントリー形式を使用します。observation フィールドが一致するエントリーは重複を避け、frequency を増やして confidence を更新します。

修正の追跡

ユーザーがコードやアプローチを修正した場合：

1. 最初に作成した内容を記録する
2. 修正内容を記録する
3. 根本原因（誤った前提、コンテキスト不足、古くなったパターン）を特定する
4. 学習エントリーを作成または更新する
5. 同じ修正が必要と思われる類似パターンを検索する

### Correction Log
- **Original**: Used `useEffect` to fetch data on mount
- **Correction**: Moved data fetching to Server Component
- **Root cause**: Applied client-side SPA pattern in Server Component context
- **Generalization**: In Next.js App Router, prefer server-side data fetching for initial page data
- **Confidence**: 0.90 (confirmed across 4 components)

パターンの強化

パターンが適用された頻度と、その有効性を追跡します。

Pattern: "Use zod for API input validation"
  Applied: 12 times
  Confirmed: 11 times
  Corrected: 1 time (edge case with file uploads)
  Confidence: 0.92
  Status: ESTABLISHED

ステータス：

• EMERGING（frequency < 3） - 新しいパターンで、検証が必要
• GROWING（frequency 3-7） - 根拠が蓄積されており、適用時にその旨を伝える
• ESTABLISHED（frequency 8+、confidence > 0.85） - 自動的に適用
• DEPRECATED - 以前は有効だったが、現在はより優れたアプローチに置き換えられた

メモリファイルとの統合

学びはプロジェクトのメモリファイル（CLAUDE.md または同等のファイル）に保存します。

• 信頼度の高い学び（>0.85）は、メインの指示セクションに記載する
• 信頼度が中程度の学び（0.60-0.84）は、専用の「Learnings」セクションに記載する
• 信頼度の低い学び（<0.60）は、検証されるまでセッションノートに残す
• 非推奨のパターンは、非推奨の理由を添えてアーカイブセクションに移動する

ナレッジベースは毎月確認し、整理してください。90日間参照されておらず、信頼度が0.70未満のエントリーを削除します。