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continual-learning

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フック、2層のメモリ（グローバルおよびローカル）、および自動パターン検出を活用し、セッションをまたいで学習内容を保持・適用することで、AIコーディングエージェントのための継続的な学習ループを実現します。

...すべて拡張します

更新された時間 2026年9月10日

# hooks # sqlite # memory # agent memory # continual learning # pattern detection

AIコーディングエージェントのための継続的学習

エージェントはセッションの合間にすべてを忘れてしまいます。継続学習はこの問題を解決します。

The Loop

Experience → Capture → Reflect → Persist → Apply
     ↑                                       │
     └───────────────────────────────────────┘

クイックスタート

フックのインストール（1ステップ）：

cp -r hooks/continual-learning .github/hooks/

最初のセッションで自動的に初期化されます。設定は不要です。

2層メモリ

グローバル（~/.copilot/learnings.db) — すべてのプロジェクトにまたがって引き継がれます：

ツールの動作パターン（どのツールが失敗し、どのツールが機能するか）
プロジェクト横断的な規約
一般的なコーディング設定

ローカル (.copilot-memory/learnings.db） — このリポジトリに固有のもの：

プロジェクト固有の規約
このコードベースにおけるよくあるミス
チームの設定

学習成果の保存方法

自動（フック経由）

フックはツールの処理結果を監視し、失敗パターンを検出します：

Session 1: bash tool fails 4 times → learning stored: "bash frequently fails"
Session 2: hook surfaces that learning at start → agent adjusts approach

エージェントネイティブ（store_memory / SQL経由）

エージェントは学習結果を直接書き込むことができます：

INSERT INTO learnings (scope, category, content, source)
VALUES ('local', 'convention', 'This project uses Result not exceptions', 'user_correction');

カテゴリ： pattern, mistake, preference, tool_insight

手動（メモリファイル）

人間が読み取り可能で、バージョン管理されたナレッジ用:

# .copilot-memory/conventions.md
- Use DefaultAzureCredential for all Azure auth
- Parameter is semantic_configuration_name=, not semantic_configuration=

圧縮

知見は時間の経過とともに陳腐化します:

ヒット数が少ない60日以上経過したエントリは削除されます
価値の高い知見（頻繁に参照されるもの）は半永久的に保持される
ツールのログは7日後に削除されます

これにより、重要な情報を保持しつつ、無制限な増加を防ぎます。

ベストプラクティス

インストールは1ステップで完了します — もしそれ以上時間がかかる場合は cp -r、採用されない
範囲を正しく設定する — ツールパターンにはグローバルに、プロジェクトの規約にはローカルに
具体的にする — "Use semantic_configuration_name=" 勝る "use the right parameter"
積み重ねる — 1回のセッションごとの小さな改善が、数週間で指数関数的な成果を生み出す

GitHubで見る

---
name: continual-learning
description: Implements a continual learning loop for AI coding agents using hooks, two-tier memory (global and local), and automatic pattern detection to persist and apply learnings across sessions.
---

# Continual Learning for AI Coding Agents

Your agent forgets everything between sessions. Continual learning fixes that.

## The Loop

```
Experience → Capture → Reflect → Persist → Apply
     ↑                                       │
     └───────────────────────────────────────┘
```

## Quick Start

Install the hook (one step):
```bash
cp -r hooks/continual-learning .github/hooks/
```

Auto-initializes on first session. No config needed.

## Two-Tier Memory

**Global** (`~/.copilot/learnings.db`) — follows you across all projects:
- Tool patterns (which tools fail, which work)
- Cross-project conventions
- General coding preferences

**Local** (`.copilot-memory/learnings.db`) — stays with this repo:
- Project-specific conventions
- Common mistakes for this codebase
- Team preferences

## How Learnings Get Stored

### Automatic (via hooks)
The hook observes tool outcomes and detects failure patterns:
```
Session 1: bash tool fails 4 times → learning stored: "bash frequently fails"
Session 2: hook surfaces that learning at start → agent adjusts approach
```

### Agent-native (via store_memory / SQL)
The agent can write learnings directly:
```sql
INSERT INTO learnings (scope, category, content, source)
VALUES ('local', 'convention', 'This project uses Result<T> not exceptions', 'user_correction');
```

Categories: `pattern`, `mistake`, `preference`, `tool_insight`

### Manual (memory files)
For human-readable, version-controlled knowledge:
```markdown
# .copilot-memory/conventions.md
- Use DefaultAzureCredential for all Azure auth
- Parameter is semantic_configuration_name=, not semantic_configuration=
```

## Compaction

Learnings decay over time:
- Entries older than 60 days with low hit count are pruned
- High-value learnings (frequently referenced) persist indefinitely
- Tool logs are pruned after 7 days

This prevents unbounded growth while preserving what matters.

## Best Practices

1. **One step to install** — if it takes more than `cp -r`, it won't get adopted
2. **Scope correctly** — global for tool patterns, local for project conventions
3. **Be specific** — `"Use semantic_configuration_name="` beats `"use the right parameter"`
4. **Let it compound** — small improvements per session create exponential gains over weeks