自己学習
概要
JCARVIS は繰り返し発生するタスクパターンを自動検出し、新しいスキルとして自動生成する自己学習機能を持つ。
学習フロー
タスク完了
│
▼ パターン検出(3ツール以上 AND 成功完了)
│
▼ learning_queue.yaml に候補追加 or 既存候補の出現回数++
│
▼ 3回以上出現 AND スコア > 0.7
│
▼ dashboard.md で人間に通知
│
▼ ユーザー承認
│
▼ SKILL.md 自動生成 → skills/learned/ に配置
│
▼ registry.yaml + CLAUDE.md 更新スコア計算
score = frequency_score × 0.4
+ complexity_score × 0.3
+ reusability_score × 0.3| 要素 | 計算方法 |
|---|---|
| frequency_score | min(出現回数 / 10, 1.0) |
| complexity_score | min(ツール呼出数 / 10, 1.0) |
| reusability_score | 0.0〜1.0(JCARVIS頭脳の判断) |
淘汰ルール
- 30日間未使用: アーカイブ候補
- 成功率50%未満: アーカイブ候補
- ユーザー承認後、
status: archivedに変更(SKILL.md は残る)
学習キュー
memory/learning_queue.yaml にスキル化候補が蓄積される。
yaml
candidates:
- id: learn_001
pattern: "Slackからメッセージ取得→分類→要約→ファイル出力"
occurrence_count: 3
score: 0.85
status: pending
proposed_skill:
name: slack-weekly-digest
type: composite