Claudeception Skill：让 Claude Code 自动学会记住调试经验

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-11 11 阅读

Claudeception 是一个让 Claude Code 学会”记住”的 Skill：当你花了半小时调试出一个非显而易见的解决方案后，它会自动把这段知识抽取出来，保存为一个新的可复用 Skill，下次遇到类似问题时自动加载。整个过程基于 Voyager、CASCADE、SEAgent、Reflexion 等学术研究，核心观点一句话：“会积累经验的 Agent 比每次从零开始的 Agent 表现更好”。GitHub 2,389 星（截至 2026-08-10），2026-08-10 刚更新，是近期少见的真正有研究背书的工程化 Skill。

功能与原则

Claudeception 解决的是 AI Agent 的”遗忘问题”：每次新会话 Agent 都从零开始，你花了一小时调试出的错误解决方案，下次遇到同样的报错，Agent 还是要重新摸索。项目基于三个核心研究构建：

  • Voyager（Wang et al., 2023）：游戏 Agent 能通过积累技能库避免重复学习，跨任务复用。
  • CASCADE（2024）：元技能（skills for acquiring skills）的概念——让 Agent 自己学会学习。
  • SEAgent（2025）：Agent 能通过试错学会新软件环境。
  • Reflexion（Shinn et al., 2023）：自我反思帮助 Agent 巩固学到的东西。

Claudeception 的工程实现则利用了 Claude Code 的 Skills 检索系统——这个系统本身是支持写入的，不只是读取。所以当它检测到可提取的知识，就会写一个新 Skill 到 ~/.claude/skills/ 目录里。

认可度

  • GitHub Star：约 2,389 星（截至 2026-08-10，来源：GitHub API）
  • 最近更新：2026-08-10（非常活跃的开发状态）
  • License：未明确标注，可能是 MIT 或自定义开源协议
  • 学术支撑：4 篇顶会/顶刊论文（Voyager、CASCADE、SEAgent、Reflexion）

链接

GitHub：https://github.com/blader/Claudeception

原作者

blader — 专注于 AI Agent 记忆与学习系统，开源项目还包括 humanizer（AI 文风人类化）。项目活跃度高，最后更新于 2026-08-10。

介绍

Claude Code 本身有 Skills 系统：启动时加载 Skill 名称和描述（约每个 100 tokens），工作时根据上下文语义匹配触发对应 Skill。但这个系统的描述写得好不好，直接决定触发率。

Claudeception 的核心创意在于自动优化 Skill 描述。一个模糊的描述如”帮助处理数据库问题”匹配不到任何具体场景；一个精确的描述如”PrismaClientKnownRequestError 在 serverless 环境下的修复方案”就能精准命中。

它的触发时机也很具体：
– 刚完成调试并发现了非显而易见的解决方案
– 通过调查或试错找到了 workaround
– 解决了一个根因不明显的错误
– 通过研究学会了项目特定模式或配置
– 完成任何需要真正发现才能解决的任务

它不做的事情：不是每个任务都会产生新 Skill。提取有门槛——必须是需要真正发现而非只是读了文档的知识、必须对未来有帮助、必须有清晰的触发条件、必须验证过可行。

特点

  • 自动 Skill 抽取：调试出非显而易见方案后自动保存为新 Skill，下次自动加载
  • 描述语义优化：生成的 Skill 描述基于触发场景精心编写，确保未来精准匹配
  • 会话后置钩子：通过 hook 脚本在每次 prompt 提交时触发评估，比纯语义匹配激活率更高
  • 元 Skill 设计：CASCADE 论文中的”学会学习”思路，让 Agent 具备自我改进能力
  • 项目级 / 用户级两用：用户级安装在 ~/.claude/skills/，项目级安装在 .claude/skills/，按需选用
  • 手动触发支持：输入 /claudeception 或”Save what we just learned as a skill” 强制提取
  • 基于学术研究：而非纯工程直觉，有 4 篇顶会论文支撑

使用方法

安装（用户级，推荐）：

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

安装（项目级）：

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

配置 Hook（实现每次会话自动评估）：

mkdir -p ~/.claude/hooks
cp ~/.claude/skills/claudeception/scripts/claudeception-activator.sh ~/.claude/hooks/
chmod +x ~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh

在 ~/.claude/settings.json 添加 hook 配置：

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh"
      }]
    }]
  }
}

手动触发知识提取：

/claudeception

或直接说：”Save what we just learned as a skill”

使用场景与人群

  • 高频调试复杂 bug 的工程师：花了一小时解决的问题，希望下次遇到同类错误 Claude 能直接记住
  • 长周期项目：项目特定配置、坑洼记录，Claudeception 能积累成项目专属知识库
  • 研究 AI Agent 学习机制 的开发者：基于 4 篇顶会论文，有学术参考价值
  • 团队协作：项目级安装后，整个团队都能复用调试出来的经验

输入与输出案例

案例 1：调试 Prisma serverless 问题

输入：调试 PrismaClientKnownRequestError 在 Vercel serverless 环境的根因，最终发现需要在 globalThis 里复用 PrismaClient 实例
输出：Claudeception 自动生成新 Skill，描述为 "Fix for PrismaClientKnownRequestError in serverless environments — use globalThis to cache client instance"

案例 2：手动触发提取

输入："Save what we just learned as a skill"
输出：Claude 检查当前会话历史，识别出刚解决的非平凡问题，生成一个带精确触发描述的 SKILL.md 文件到 skills 目录

GitHub: https://github.com/blader/Claudeception

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