Claudeception

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2.2k 17 简单 1 次阅读 今天MITAgent插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Claudeception 是一款专为 Claude Code 设计的智能技能插件,旨在让 AI 编程助手具备“持续学习”的能力。传统 AI 代理往往在每次会话结束后就“遗忘”所有经验,导致开发者面对重复问题时需重新耗费时间调试。Claudeception 解决了这一痛点:当它在工作中发现非显而易见的解决方案、特定项目的配置规律或有效的变通方法时,会自动将这些知识提炼为新技能并保存。下次遇到类似场景,这些技能会被自动加载,无需从头摸索。

这款工具特别适合频繁使用 Claude Code 进行复杂开发任务的程序员和技术团队。其核心亮点在于引入了“元技能”(meta-skills)概念,参考了 Voyager 和 CASCADE 等前沿学术研究,不仅能通过语义匹配自动激活,还可通过安装钩子脚本在每次交互中主动评估是否产生了可沉淀的知识。用户既可享受全自动的知识积累,也可通过指令手动触发回顾与提取。只有经过验证、具有明确触发条件且对未来任务有价值的发现才会被收录,确保知识库的精简与高效。借助 Claudeception,你的 AI 助手将随着使用时间的推移越用越聪明,真正实现经验的持久化传承。

使用场景

某后端团队在维护一个遗留微服务系统时,频繁遭遇因环境差异导致的隐蔽性构建错误。

没有 Claudeception 时

  • 每次遇到相同的冷门依赖冲突或特定配置陷阱,AI 助手都要从头开始排查,重复消耗大量时间复现问题。
  • 资深开发者花费一小时调试出的“非标准”解决方案,随着会话结束而丢失,无法沉淀为团队知识。
  • 新加入的成员或 AI 在次日面对相同报错时,再次陷入同样的试错循环,导致研发效率在低水平问题上反复摩擦。
  • 项目特有的变通方案(Workaround)散落在聊天记录中,缺乏结构化整理,难以被后续任务自动调用。

使用 Claudeception 后

  • 当 AI 首次通过试错解决某个晦涩的构建报错后,Claudeception 会自动将该排查路径和最终方案提取并保存为新技能。
  • 下次会话中一旦检测到相似的错误特征,之前沉淀的技能会被自动加载,AI 直接应用已验证的修复方案,秒级解决问题。
  • 针对该项目特有的环境变量配置习惯,AI 能在多次交互中持续积累“元技能”,越用越懂当前项目的“脾气”。
  • 显式的回顾机制(如输入 /claudeception)确保那些需要深度推理才能获得的经验被强制固化,避免知识随会话关闭而流失。

Claudeception 让 AI 编码代理从“每次重启都失忆”转变为“在工作中持续进化”,将一次性的调试成本转化为长期的团队资产。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该工具并非独立的 AI 模型,而是专为 Anthropic 官方推出的 'Claude Code' 命令行代理设计的技能扩展包。运行前必须已安装并配置好 Claude Code 环境。安装过程涉及将脚本克隆至用户或项目目录下的 `.claude` 文件夹,并配置 `settings.json` 钩子以激活自动学习功能。无需 GPU 或特定 Python 版本,其运行依赖于宿主系统对 Bash 脚本及 Claude Code 客户端的支持。
python未说明
Claude Code (官方客户端)
git
bash
Claudeception hero image

快速开始

Claudeception

每次你使用 AI 编码助手时,它都会从零开始。你花上一小时调试一个晦涩的错误,助手最终找到了解决方案,会话就结束了。下次再遇到同样的问题?又得花上一小时。

这个技能就能解决这个问题。当 Claude Code 发现一些不那么显而易见的事情(比如调试技巧、绕过方案或特定项目的模式)时,它会将这些知识保存为一项新技能。下次再遇到类似的问题,这项技能就会自动加载。

安装

第一步:克隆技能

用户级别(推荐)

git clone https://github.com/blader/Claudeception.git ~/.claude/skills/claudeception

项目级别

git clone https://github.com/blader/Claudeception.git .claude/skills/claudeception

第二步:设置激活钩子(推荐)

该技能可以通过语义匹配来激活,但使用钩子可以确保在每个会话中都评估是否有可提取的知识。

用户级别设置(推荐)

  1. 创建 hooks 目录并复制脚本:
mkdir -p ~/.claude/hooks
cp ~/.claude/skills/claudeception/scripts/claudeception-activator.sh ~/.claude/hooks/
chmod +x ~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh
  1. 将钩子添加到你的全局 Claude 设置文件中(~/.claude/settings.json):
{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

项目级别设置

  1. 在你的项目目录下创建 hooks 目录,并复制脚本:
mkdir -p .claude/hooks
cp .claude/skills/claudeception/scripts/claudeception-activator.sh .claude/hooks/
chmod +x .claude/hooks/claudeception-activator.sh
  1. 将钩子添加到你的项目设置文件中(仓库中的 .claude/settings.json):
{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": ".claude/hooks/claudeception-activator.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

如果你已经有一个 settings.json 文件,请将 hooks 配置合并进去。

该钩子会在每次提交提示时注入一条提醒,告诉 Claude 评估当前任务是否产生了可提取的知识。这样比仅依靠语义描述匹配能获得更高的激活率。

使用方法

自动模式

当 Claude Code 完成以下操作时,该技能会自动激活:

  • 刚刚完成调试并发现了一个不明显的解决方案
  • 通过调查或试错找到了一种绕过方案
  • 解决了一个根本原因并不明显的问题
  • 通过调查学习到了项目特有的模式或配置
  • 完成了任何需要有意义发现才能解决的任务

显式模式

触发学习回顾:

/claudeception

或者明确请求提取技能:

把我们刚才学到的内容保存为一项技能

什么会被提取

并不是每项任务都能产生技能。只有那些需要真正发现(而不仅仅是查阅文档)、对未来任务有帮助、具有明确触发条件且经过验证可行的知识,才会被提取出来。

研究背景

这一想法源自关于 AI 代理技能库的学术研究。

Voyager(Wang 等,2023)表明,游戏智能体可以随着时间推移构建可重用的技能库,这有助于它们避免重复学习已掌握的内容。CASCADE(2024)提出了“元技能”(即获取技能的技能),而这正是本技能的核心思想。SEAgent(2025)则展示了智能体可以通过试错学习新的软件环境,这也启发了回顾功能的设计。Reflexion(Shinn 等,2023)证明了自我反思的作用。

能够持续保留学习成果的智能体,表现往往优于每次都从头开始的智能体。

工作原理

Claude Code 内置了技能系统。启动时,它会加载技能名称和描述(每条约 100 个 token)。当你工作时,它会将当前上下文与这些描述进行匹配,并调用相关的技能。

然而,这个检索系统不仅可以读取,还可以写入。因此,当本技能检测到可提取的知识时,它会以适合未来检索的方式编写一个新的技能描述。

描述非常重要。“帮助解决数据库问题”这样的描述几乎无法匹配到有用的内容;而“修复无服务器环境下的 PrismaClientKnownRequestError 错误”则会在有人遇到该错误时被匹配到。

更多关于技能架构的信息请参见 这里

技能格式

提取的技能是以 YAML 前言的 Markdown 文件形式存在:

---
name: prisma-connection-pool-exhaustion
description: |
  修复 PrismaClientKnownRequestError:在无服务器环境中(Vercel、AWS Lambda)数据库连接过多。当并发请求数达到约 5 次后出现连接数错误时使用。
author: Claude Code
version: 1.0.0
date: 2024-01-15
---

# Prisma 连接池耗尽问题

## 问题
[该技能解决的问题]

## 背景 / 触发条件
[具体的错误信息、症状、场景]

## 解决方案
[逐步修复步骤]

## 验证
[如何确认修复有效]

完整模板请参阅 resources/skill-template.md

质量关卡

该技能对提取内容非常挑剔。如果只是简单的文档查询,或者只适用于当前场景,又或者尚未经过实际测试,就不会创建技能。这条技能是否真的能在六个月后帮助遇到同样问题的人?如果不是,那就不会生成技能。

示例

请参阅 examples/ 中的示例技能:

  • nextjs-server-side-error-debugging/:浏览器控制台不显示的服务器端错误
  • prisma-connection-pool-exhaustion/:无服务器环境下的“连接数过多”问题
  • typescript-circular-dependency/:检测并修复循环依赖

贡献

欢迎贡献代码。请 Fork 项目,做出修改后提交 Pull Request。

许可证

MIT

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