name	auto-extract
description	会话学习技能 - 分析当前会话，提取学习并持久化到三层存储（项目 CLAUDE.md、用户 CLAUDE.md、Memory MCP）

会话学习技能

分析当前会话，提取有价值的学习内容，并持久化到合适的存储层。

分析维度

回顾会话，关注：

维度	关注点
进展顺利	成功的方法、有效的解决方案、好的决策
进展不顺	失败的尝试、错误的方向、浪费时间的地方
用户分歧	用户纠正你的地方、拒绝的建议、表达不满的地方
推断偏好	沟通风格、工具偏好、代码风格、工作流习惯

三层分类

设计原则

层级	核心问题	特性
项目 CLAUDE.md	"这个项目需要知道什么？"	项目特定、版本控制
用户 CLAUDE.md	"每个会话都需要知道什么？"	身份性、高频、token 预算有限
Memory MCP	"特定情境下需要召回什么？"	情境性、按需查询、无限容量

决策树

对于每个学习项，依次问：
│
├─ Q1: 是否与当前项目的代码/架构/工具链直接相关？
│   └─ 是 → 项目 CLAUDE.md
│
├─ Q2: 是否是每个新会话都需要的信息？
│   ├─ 是：这是"我是谁"（身份/核心偏好/环境）还是"我学到了什么"（经验）？
│   │   ├─ 身份/核心偏好 → 用户 CLAUDE.md
│   │   └─ 通用经验 → Memory MCP（但考虑提炼核心到用户层）
│   └─ 否 → 继续 Q3
│
└─ Q3: 是否是特定情境才需要的经验/知识/解决方案？
    └─ 是 → Memory MCP

关键区分：

用户 CLAUDE.md: "What I always need to know"（身份层）
Memory MCP: "What I learned for specific situations"（经验层）

分类示例

学习内容	层级	理由
"这个项目用 Vitest 测试"	项目	项目特定工具
"用 `bun test` 运行测试"	项目	项目特定命令
"React hooks 中不要用 async/await"	项目	项目特定陷阱
"用户偏好 bun 而非 npm"	用户	每会话需要的工具选择
"用户偏好简洁响应"	用户	每响应都需要的风格
"用户偏好中文交流"	用户	每会话需要的语言设置
"GitHub Code Search 按相关性排序"	Memory	特定技术的经验教训
"OpenSpec archive 失败检查 ADDED vs MODIFIED"	Memory	特定工具的问题解决
"并行 API 调用用 ThreadPoolExecutor"	Memory	特定场景的解决方案

持久化指南

第一层：项目 CLAUDE.md

位置: {repo}/CLAUDE.md 或 {repo}/.claude/CLAUDE.md

优先级: 如果 .claude/CLAUDE.md 存在，优先使用它（项目内聚）；否则使用根目录的 CLAUDE.md。

插入策略（保持文档组织性）:

先阅读整个 CLAUDE.md，理解现有结构和 sections
找到语义上合适的位置插入学习内容：
- 如果已有相关 section（如 "Plugin Development Best Practices"），将学习项合并到该 section
- 如果学习项是新类别，在逻辑上相邻的 section 附近创建新 section
禁止简单追加到文件末尾——这会破坏文档组织性
编辑后整个 CLAUDE.md 应仍然结构清晰、主题分组合理

工具: 使用 Edit 工具（精确插入到合适位置）

第二层：用户 CLAUDE.md

位置: ~/.claude/CLAUDE.md

插入策略（保持文档组织性）:

先阅读整个 CLAUDE.md，理解现有结构
找到语义上合适的位置插入偏好：
- 如果已有相关 section（如 "个人偏好设置"、"工作原则"），将偏好合并到该 section
- 如果偏好是新类别，在逻辑上相邻的 section 附近添加
禁止简单追加到文件末尾

工具: 使用 Edit 工具

第三层：Memory MCP

实体类型:

interaction_pattern - 用户喜欢的工作方式
problem_solving - 有效的调试/解决方法
expertise_area - 用户的技能和知识领域
learning_history - 会话学习摘要

工具:

# 创建新实体
mcp__memory__create_entities

# 给现有实体添加观察
mcp__memory__add_observations

# 创建关系
mcp__memory__create_relations

关系类型:

learned_from - 将学习链接到用户
applies_to - 将模式链接到领域
solves - 将方法链接到问题类型

用户确认流程

重要: 持久化前必须展示分类结果并获得用户确认。

第一步：展示分类

## 会话学习摘要

### 项目 CLAUDE.md（下次会话自动加载）
- [项 1]
- [项 2]

### 用户 CLAUDE.md（所有项目自动加载）
- [偏好 1]

### Memory MCP（用 /recall 命令召回）
- [模式 1]
- [经验 1]

第二步：使用 AskUserQuestion 确认

使用 AskUserQuestion 工具让用户选择要持久化的项目：

multiSelect: true
每个学习项作为一个选项（label 含层级，description 含内容摘要）
超过 4 项时，按优先级取前 4 个，其余可通过 "Other" 指定

用户可选择全部、部分或跳过。

第三步：执行持久化

确认后：

插入到项目 CLAUDE.md 的合适位置（如有项目级内容）
插入到用户 CLAUDE.md 的合适位置（如有用户级内容）
在 Memory MCP 中创建/更新实体（如有跨项目内容）
执行 Memory MCP 整理（MANDATORY） - 见下方 checklist
报告保存了什么、保存到哪里

第四步：Memory MCP 整理（MANDATORY）

⚠️ CRITICAL: 每次使用 Memory MCP 后必须执行此 checklist。跳过此步骤是不完整的执行。

## Memory MCP Cleanup Checklist

1. [ ] **READ**: 调用 `mcp__memory__read_graph` 查看当前图谱
2. [ ] **ANALYZE**: 识别以下问题：
   - 重复/相似实体（可合并）
   - 不一致的命名（如同一用户有多个实体名）
   - 孤立实体/关系（无连接或指向不存在的实体）
   - 过时/临时实体（不再相关）
   - 对于每个孤立项，判断：其内容是否有独特价值，还是已被其他地方覆盖？
3. [ ] **CLEANUP**: 执行整理操作（⚠️ 不可丢失有价值信息）：
   - `mcp__memory__add_observations` - 合并内容到现有实体
   - `mcp__memory__delete_entities` - 删除重复/过时实体
   - **孤立实体/关系处理**（按优先级）：
     1. **找归属**: 为孤立实体创建关系连接到现有实体
     2. **合并**: 如无法找到归属，将其 observations 合并到相关实体后删除
     3. **仅当冗余时删除**: 只有当其内容已被其他地方完全覆盖时，才可删除
   - ⚠️ **禁止**：因为"找不到归属"就删除有独特价值的信息
4. [ ] **REPORT**: 向用户报告整理了什么

如果图谱已经干净：明确说明"已检查图谱，无需整理"。

错误处理

如果 CLAUDE.md 不存在，创建并添加适当的头部
如果 Memory MCP 不可用，通知用户并跳过该层
如果用户拒绝所有项目，确认并不持久化任何内容

auto-extract

Install Skill

SKILL.md