Claude Reflect 自学习记忆系统
让 Claude Code 自动捕捉你的纠正和偏好，经人工确认后写入 CLAUDE.md，实现跨会话的永久记忆与可复用技能发现。
数据流披露清楚（钩子捕获→队列→人工审核后写入 CLAUDE.md/AGENTS.md），核心写入有 [y/n] 确认与 --dry-run 预览， MIT 许可；但钩子自动捕获会话/提示词内容并持久化到 ~/.claude 多个位置，权限范围较宽，缺少明确的回滚机制和队列数据的敏感性处理说明，故扣分。
仓库含 CI 工作流（三平台、双 Python 版本）和已提交的 pytest 套件（含 test_memory_hierarchy.py 等，覆盖规则解析、文件发现、路由等关键路径），且有无效 JSON、不存在文件等异常输入测试；但属静态评审，无法确认通过，CLAUDE.md 示例队列路径（~/.claude/learnings-queue.）与 changelog 3.1.0 描述的按项目队列路径存在不一致，扣分。
SKILL.md 触发条件明确（用户纠正、说 remember、上下文压缩前提醒），场景清晰，changelog 声称 v3.1.0 增加 CJK（中日韩）纠正模式；但未声明不适用边界（如非 Claude Code 环境、无 Python 环境），未验证中文模式实际效果，扣分。
MIT 许可、Keep-a-Changelog 格式的 CHANGELOG、语义化版本、RELEASING.md 发布流程齐备；但 README 版本徽章停留在 2.6.0 与 changelog 3.1.0 不同步，SKILL.md 自身缺少示例之外的边界说明，发布者身份未经验证，维护责任仅见于个人仓库，扣分。
两阶段设计（自动捕获+人工审核）解决了真实痛点，输出为标准 CLAUDE.md 条目，有 --dry-run、--dedupe 等降低成本的辅助；但静态评审无法验证产出质量，捕获可靠性依赖正则+语义双通道，误报/漏报率未知，扣分。
存在可审计的一手材料：CI 配置、160 项测试（含集成测试与 bash/Python 等价性检查）、可复现的 CLI 测试命令；但均为仓库自述，静态评审无法独立复现测试通过，亦无第三方佐证，按上限扣至 5。
- 静态评审，未执行任何代码；测试徽章（160 通过）与 CI 状态均为仓库自述，未经独立验证。
- 钩子会在每次提交提示词时自动分析并持久化内容到 ~/.claude 下多个文件，敏感提示内容可能被写入磁盘队列，安装前请评估隐私影响。
- 文档存在版本不一致（README 徽章 2.6.0 vs CHANGELOG 3.1.0）及队列路径描述冲突，使用时以实际行为为准。
- CJK 检测能力（含中文纠正模式）仅有 changelog 声明，静态材料中未见具体模式列表或测试证据，中文用户请先小范围试用。
- CLAUDE.md 被多工具共享，自动写入可能影响 Codex/Cursor 等其他工具的行为，建议先用 --dry-run 审核变更。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
claude-reflect 是一个面向 Claude Code 的自学习插件（v2.6.0，MIT 协议）。它通过自动运行的后台钩子（hook）捕捉你纠正 Claude 的语句、正面反馈和偏好，放入待处理队列；再由你手动运行 /reflect 逐条审核后同步到全局或项目的 CLAUDE.md 和 AGENTS.md。第二版还新增技能发现功能：分析历史会话，找出重复出现的工作流并生成可复用的斜杠命令。整个过程需人工审核，每条学习都带置信度评分，并支持多语言纠正识别和语义去重。
通过四类钩子自动运行：会话启动时提醒待处理学习；每次输入时用正则匹配纠正模式（如 "no, use X"、"actually..."、"remember:"）并入队到 ~/.claude/learnings-queue.；上下文压缩前备份队列；git 提交后提醒运行 /reflect。运行 /reflect 时，AI 语义过滤器验证队列内容（支持任意语言）、过滤误报并给出 0.60-0.95 的置信度，经你确认后同步到 ~/.claude/CLAUDE.md、./CLAUDE.md、子目录 CLAUDE.md、AGENTS.md、.claude/rules/*.md 或相关技能文件。运行 /reflect-skills 时，用 AI 语义分析历史会话，把重复意图提炼为技能候选（如从 15 次类似请求生成 /daily-review），生成 .claude/commands/ 下的草稿技能文件供你审批。还提供 --dry-run 预览、--dedupe 语义去重、--scan-history 历史扫描等选项。
- 频繁纠正 Claude 用错误模型或工具的开发者，希望同类错误不再重复出现
- 维护大型项目的工程师，想让项目约定（命名、构建命令、目录结构）被 Claude 长期记住
- 发现自己反复输入类似指令（如每日效率回顾、部署流程）的用户，想把这些流程固化为一条命令
- 同时使用多个 AI 编码工具（Codex、Cursor、Aider 等）的团队，希望学习内容同步到 AGENTS.md
- 改进自定义技能的作者，希望在技能执行中被纠正的步骤自动回写到技能文件本身
- 刚换新开发环境的用户，想扫描过去 90 天的历史会话找回之前积累的学习
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 学习内容经人工审核才落盘，避免错误信息污染记忆文件
- 多目标同步覆盖 CLAUDE.md、AGENTS.md、规则目录和技能文件，适配多种 AI 工具
- 正则 + AI 语义双重检测，支持任意语言的纠正，置信度可查
- 带 --dry-run、--dedupe、--targets 等安全选项，160 个测试通过
- 技能改进路由让自定义技能随使用越来越准
- 深度依赖 Claude Code 专属机制（插件钩子、斜杠命令、CLAUDE.md），无法直接用于其他平台
- 第二阶段必须手动运行 /reflect，忘记运行则学习一直积压
- 历史扫描和技能发现依赖本地会话记录，默认 30 天清理会限制可用数据
- README 中的演示截图和示例输出无法独立验证；贡献指南被引用但内容未包含在源材料中
- 旧版本升级存在已知的 Claude Code 插件缓存问题（上游 issue #14061、#15369），需手动清缓存
如何安装这个 Skill？
前置要求：已安装 Claude Code CLI 和 Python 3.6+（macOS、Linux、Windows 原生支持，无需 WSL）。安装命令：
claude plugin marketplace add bayramannakov/claude-reflect
claude plugin install claude-reflect@claude-reflect-marketplace
安装后必须完全退出并重启 Claude Code，钩子才会自动配置。从旧版升级若出现 "Duplicate hooks file detected" 等错误，需按 README 指引手动清理 ~/.claude/plugins/ 下两个缓存目录后重装。
如何使用这个 Skill？
日常使用：直接在对话中纠正 Claude（如 "no, use gpt-5.1 not gpt-5"），钩子自动入队；完成一段工作或想记住某事时说 "remember: ..." 或运行 /reflect，逐条确认应用、编辑或跳过。发现技能：运行 /reflect-skills --days 30 分析最近一个月的会话模式，用 --dry-run 预览、--all-projects 跨项目扫描。首次使用建议运行 /reflect --scan-history 扫描历史会话。注意：Claude Code 默认 30 天后删除本地会话，可在 ~/.claude/settings. 中设置 { "cleanupPeriodDays": 99999 } 以保留历史。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
源材料未直接提及竞品，但 README 指出其 AGENTS.md 同步面向 Codex、Cursor、Aider、Jules、Zed、Factory 等工具，可视为与这些工具各自记忆机制的互补方案。