GitHub功能全解析：AI代码创作、开发者工作流等应有尽有，komi-learn助力编码代理持续学习

git clone https://github.com/kurikomi-labs/komi-learn
cd komi-learn
pip install -e .

命令

komi-learn doctor # 检查安装情况并给出修复建议
komi-learn status # 查看配置信息和已学习的内容量
komi-learn config # 更改任何设置（通过菜单，或使用 `config set <key> <val>`）
komi-learn sync # 拉取最新的社区学习内容
komi-learn queue # 审核/批准/拒绝您要贡献到社区池的内容
komi-learn forget <x> # 擦除与 <x> 匹配的学习内容（存档，或使用 --hard 彻底删除）
komi-learn uninstall # 移除钩子（保留您的数据；使用 --purge 可彻底清除）

工作原理

1.回忆：会话开始时，加载与当前上下文相关的学习内容。
2.提炼：会话结束后，后台进程会读取会话记录并提取持久的经验教训（修正、技术、修复方法）。
3.整理：随着时间推移，合并重叠的经验教训并存档过时的内容。
4.共享（可选）：通用的经验教训可以贡献到社区池，但必须经过您的批准。
它会尽量避免学习错误的内容。在大语言模型处理之前，会通过确定性检查过滤掉敏感信息、特定于机器的路径、一次性失败情况以及 “工具 X 损坏” 之类的抱怨。

社区池（可选）

这是一个公开的通用代理经验教训池，以签名的 Markdown 文件形式存储在 GitHub 仓库中（无需服务器）。如果您选择加入，您可以获取其他人的代理总结出的经验教训，也可以贡献自己的经验。
贡献的内容会经过清理，去除任何可识别信息，并且在未经您批准的情况下不会离开您的机器（每一条贡献都会打开一个您可以审核的 PR）。学习内容采用内容寻址（BLAKE3）和签名（Ed25519）；由更多不同 GitHub 账户签名的内容在拉取时排名更高。这个账户数量具有一定的抗女巫攻击能力，但并非完全免疫，因此它只是一个参考信号，而非严格的信任标准。召回的社区内容会被标记并视为不可信输入。详细信息请参阅 [pool-repo-template/CONTRIBUTING.md]。

离线试用

无需设置或 API 密钥：

python examples/demo_loop.py

要求

- Python 3.10 及以上版本
- Claude Code 或 Codex（它所接入的代理）
- 用于提炼步骤的可用模型：您现有的 Claude Code 登录信息，或使用komi-learn login，或通过--api-key提供 API 密钥。
komi-learn install会通过实际的模型调用验证这些要求，如果缺少某些内容，会给出修复步骤。在运行时，如果钩子无法连接到模型，它会跳过该学习过程，而不会中断您的会话。
该引擎没有必需的依赖项。可选的额外功能包括实现真正的签名（pip install komi-learn[crypto]）和本地语义回忆（[smart]）；如果不安装这些，它会退回到使用标准库的哈希和关键字搜索。
如果您想运行自己的社区池，请参阅 [pool-repo-template/]。
本项目采用 MIT 许可证。欢迎提交问题和 PR。

关于

为 AI 代理提供持续记忆和自我改进功能。学习您的工作方式，自动回忆，无需命令。适用于 Claude Code 和 Codex。

主题

[ codex ] [ ai-agents ] [ continuous-learning ] [ llm ] [ claude-code ]

资源

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许可证

MIT 许可证

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语言

- [ Python 100.0% ]

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