前几天投入了一整天时间，利用Claude Code修复一个特别复杂的技术错误。尝试了无数种调试方案，终于在接近放弃的边缘找到了问题根源和有效解法。
紧接着有趣的事情发生了——BUG修复之后，Claude Code自己悄悄创建了一个Skill。后来深入了解才知道，这个功能源自一个差点被我卸载的插件。
该项目在GitHub上获得了1660颗星，名为Claudeception。开发者是blader，也就是制作Humanizer的那位作者，两个项目合计超过7800星。
它究竟能做什么？
一句话概括：让Claude Code从你的日常工作中自动学习，将你的操作习惯转化为全新的Skill。
不需要编写任何代码，只要天天与Claude Code打交道就行。第一次看到这个功能时，心里不免疑惑——自动学习？能学到什么？
结果完全颠覆了最初的想象。它学习的并非简单的操作偏好，而是真正深入的工作模式。
举个例子。如果你用Claude Code工作了一周，它会自动分析并记录：
你每次撰写公众号文章时，习惯先搭建大纲、再填充正文、最后配图排版；你倾向于将素材文件按日期整理到对应文件夹；你的标题风格偏爱数字+痛点+解决方案的组合形式。
Claudeception会将这些模式提炼出来，生成一个全新的Skill。下次你只需说"帮我写一篇新文章"，它无需你再重复讲解流程，直接按照你的惯用方式执行。
背后的原理是什么？
Claude Code本身内置了一套Skill系统。每次启动时，它会加载所有Skill的名称和简要描述（每个大约100个token），然后根据你当前的任务场景，自动匹配并加载相关的Skill。
关键在于——这个系统不仅支持"读取"，还支持"写入"。
Claudeception所做的就是：当它发现你的工作中产生了有价值的知识（例如一个调试技巧、一个项目特有的配置方法），它会将这些知识整理成一个新的Skill文件，保存到你的技能库中。下次遇到类似场景，这个Skill就会被自动匹配并激活。
这里有一个重要的细节——Skill的描述（description）决定了匹配的精准度。如果写成"帮助解决数据库问题"这种模糊描述，很难在特定场景下被匹配。而写成"Fix for PrismaClientKnownRequestError in serverless"，下次遇到同样的报错就能精准命中。Claudeception自动生成的描述，正是按照这个标准执行的。
这也解释了为什么前两周几乎感觉不到变化——它在积累真正有价值的知识，而不是什么琐碎信息都记录。
三种使用方式
Claudeception提供了自动、手动、查看三种使用模式。
自动模式（推荐）安装hook之后，它会在你每次发送消息时自动评估当前工作。具体来说，以下5种情况会触发自动提取：
1、刚刚完成调试，找到了一个不太明显的解决方案；2、通过反复试错发现了有效的应对策略；3、解决了原因不明的报错；4、通过摸索掌握了项目特有的配置方法；5、完成了任何需要"真正发现"才能解决的任务。
你无需任何操作，它会自动将有价值的知识整理成新的Skill文件。
手动模式如果你觉得刚才的工作特别有价值，希望确保被记录下来，有两种操作方法：直接输入命令：/claudeception；或者用自然语言表达：Sa ve what we just learned as a skill。它就会对当前会话进行一次"学习总结"，将有价值的知识提取出来。
查看已学技能想了解Claudeception究竟学会了什么？直接查看它生成的Skill文件即可。用户级别安装时，Skill文件位于：ls ~/.claude/skills/claudeception/；项目级别安装时，Skill文件位于：ls .claude/skills/claudeception/。每个Skill都是一个独立的Markdown文件，文件名就是技能名称。打开即可看到它学习了什么、何时触发、如何解决。
什么样的知识会被提取？并非所有信息都记录，它有着严格的质量门槛。只有同时满足以下4个条件的内容才会被提取：1、需要通过实际探索才能发现的（查阅文档就能获得的不算）；2、对未来任务有帮助的（一次性特殊情况不算）；3、有明确的触发条件（能精准匹配到类似场景）；4、已经验证确实有效的（猜测的方案不算）。作者说得非常直白：如果这个知识对六个月后遇到同样问题的人没有帮助，就不提取。
真实体验：从怀疑到信服
第一周：完全没感觉。安装Claudeception的第一周，几乎没有察觉到任何变化。依然照常开启新会话，依然照常重新教导一遍工作流程。当时甚至怀疑——这个工具是不是坏了？
第二周：依然没有明显变化。第二周继续使用，还是没有什么明显改观。偶尔感觉Claude Code似乎"聪明了一点"，但也说不清具体哪里不同。差点就卸载了它。
第三周：突然领悟。第三周的某一天，开启了一个新会话，说"帮我写一篇AI工具测评"。Claude Code直接生成了：先列出大纲（按照我习惯的结构来），正文采用我的口语风格，素材自动整理到对应日期的目录，标题提供了三个候选（全部是我喜欢的数字型标题）。当时就愣住了——我还什么都没细说，它怎么就知道了？然后才反应过来——这就是Claudeception在发挥作用。它分析了过去两周的工作，把习惯全部学会了。
它究竟学会了什么？
经过仔细观察，发现Claudeception学会了以下这些内容：
写作流程习惯：每次写公众号都是这个顺序——选题分析（这个话题值不值得写）、列出大纲（确定结构和小标题）、撰写正文（保持个人风格）。现在Claude Code自己就能掌握这个流程，无需再反复讲解。
文件命名风格：喜欢使用具体的文件名，按照固定格式命名。例如2026-02-16_AI工具_常青_Claude_标题.md，而不是随意命名为文章1.md。Claudeception学会了这个习惯，现在生成的文件名都非常规范。
问题排查模式：遇到工具故障时，习惯先搜索错误信息，再检查配置，最后才询问AI。Claudeception学会了这个模式，现在遇到问题它会按照这个顺序提供解决方案。
文件管理习惯：喜欢将不同类型的文件分到不同目录——文章放drafts、图片放images、数据放data。Claudeception学会了这个习惯，现在生成文件时会自动放到对应目录。
最令人惊叹的是什么？
它不是简单的模板替换，而是真正在"理解"你的习惯。举个例子。有一次说"帮我分析一下最近的热点"。以前Claude Code会追问一堆问题：分析哪个领域？用什么数据源？输出什么格式？现在它直接生成：聚焦AI工具领域（你常写方向），从你常关注的信息源进行扫描，输出格式就是你习惯的选题评分表。一个问题都没问，它全部猜对了。那一刻才真正心服口服——这才是真正的"自动学习"。
这个思路并非凭空而来
Claudeception的作者在README中引用了多篇学术论文。2023年有一项名为Voyager的研究，让AI在游戏环境中自动积累技能库。结果发现——能够持久保存学习成果的AI，比每次从零开始的AI要强大得多。2024年又有一项名为CASCADE的研究，提出了"元技能"的概念——也就是"学习如何学习"的技能。Claudeception本质上就是这个思路：它不仅仅是一个Skill，而是一个能够创造新Skill的Skill。2025年的SEAgent研究证明，AI可以通过试错来学习新的软件环境。这个发现启发了Claudeception的"回顾式学习"——每次工作结束后回头总结有价值的知识。还有2023年的Reflexion研究，证明了"自我反思"能够显著提升AI的表现。这也是Claudeception为什么要在每次会话中评估"这次有没有值得保存的东西"。看完这些才明白，这个项目不是拍脑袋想出来的。背后有着扎实的学术支撑，只不过把论文里的理论落地成了实际可用的工具。
学到的Skill长什么样？
Claudeception生成的每个Skill，都是一个标准的Markdown文件，带有YAML前置元数据。格式如下：
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name: prisma-connection-pool-exhaustion
description: |
Fix for PrismaClientKnownRequestError: Too many database connections in serverless environments (Vercel, AWS Lambda). Use when connection count errors appear after ~5 concurrent requests.
author: Claude Code
version: 1.0.0
date: 2024-01-15
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# Prisma连接池溢出修复
## Problem
Serverless环境下数据库连接数爆了
## Context / Trigger Conditions
并发请求超过5个时出现PrismaClientKnownRequestError
## Solution
1、配置连接池上限
2、添加重试逻辑
3、使用连接袋里（如PgBouncer）
## Verification
压测确认连接数稳定在配置上限内
最关键的是description那段——这决定了未来什么场景能够匹配到这个Skill。作者特别强调：写"Helps with database problems"没有用，写"Fix for PrismaClientKnownRequestError in serverless"才能精准匹配。README中列出了3个示例Skill，可供参考：nextjs-server-side-error-debugging（浏览器控制台看不到的服务端报错）、prisma-connection-pool-exhaustion（Serverless环境"连接数太多"的问题）、typescript-circular-dependency（检测和修复循环依赖）。
适合哪些人使用？
这个Skill适合重度用户，偶尔使用的人体验不明显。Claude Code重度用户：每天使用超过2小时的，这个Skill必装。使用时间越长效果越好，因为它积累的模式越多。有固定工作流程的人：如果你有自己的工作流程和文件管理习惯，它能帮你省掉大量重复沟通的时间。带团队的负责人：可以让团队成员都装上。它会学习团队的协作规范，保持工作风格一致。不适合偶尔使用一下的人：体验不明显。因为它需要时间积累你的工作模式。
如何安装？
GitHub地址：github.com/blader/Claudeception
安装分两步：克隆仓库 + 配置Hook。每一步都有用户级别和项目级别两种选择。
第一步：克隆仓库。用户级别（推荐）安装一次，所有项目都能使用：git clone https://github.com/blader/Claudeception.git ~/.claude/skills/claudeception。项目级别只对当前项目生效，适合团队协作（可以提交到Git）：git clone https://github.com/blader/Claudeception.git .claude/skills/claudeception。
第二步：配置激活Hook。Skill本身可以通过语义匹配自动激活，但配置Hook能确保每次会话都评估是否有可提取的知识。激活率更高，强烈推荐配置。
用户级别Hook（推荐）：1、创建hooks目录并复制脚本：mkdir -p ~/.claude/hooks && cp ~/.claude/skills/claudeception/scripts/claudeception-activator.sh ~/.claude/hooks/ && chmod +x ~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh。2、在~/.claude/settings.json里加上hook配置：{"hooks": {"UserPromptSubmit": [{"hooks": [{"type": "command", "command": "~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh"}]}]}}。
项目级别Hook：1、在项目目录下创建hooks目录并复制脚本：mkdir -p .claude/hooks && cp .claude/skills/claudeception/scripts/claudeception-activator.sh .claude/hooks/ && chmod +x .claude/hooks/claudeception-activator.sh。2、在项目目录的.claude/settings.json里加上hook配置："hooks": {"UserPromptSubmit": [{"hooks": [{"type": "command", "command": ".claude/hooks/claudeception-activator.sh"}]}]}。如果你已经有settings.json文件，把hooks配置合并进去即可，不要覆盖原有内容。
安装注意事项：关于耐心——这个Skill是"慢热型"，安装后不会立即生效。至少使用2周才能感受到明显变化，使用时间越长效果越好。关于Windows——自带的激活脚本是针对Mac和Linux的，Windows上可能无法运行。需要转换为Node.js版本，详见下方踩坑章节。关于验证——安装完成后可以测试一下hook是否正常工作：cat ~/.claude/hooks/claudeception-activator.sh。能够看到脚本内容就说明文件已经到位。
踩过的坑
坑1：安装后就想看效果。第一次安装时，迫不及待地想看到效果。结果发现——完全没有变化。后来才明白，这个Skill需要时间学习。至少使用2周才能感受到明显变化。解决方案：耐心等待，正常使用Claude Code即可，不需要任何特殊设置，它会自动在后台学习。
坑2：以为它只能学简单偏好。一开始以为Claudeception只能学习一些简单偏好，比如文件放在哪个目录。后来才发现，它学习的是完整的工作模式。包括文件管理、问题排查、写作流程、工具选择等等。解决方案：不要低估它的学习能力，它能学习的内容远比你想象的多。
坑3：频繁切换工作内容。有一次同时进行两个不同的项目，一个写公众号，一个做数据整理。结果Claudeception学混了，生成的内容风格不稳定。解决方案：如果你同时做多个项目，建议为每个项目创建独立的工作区，这样Claudeception可以为每个项目学习不同的模式。
坑4：Windows上脚本不兼容。在Windows上安装时，发现它自带的脚本是针对Mac和Linux的。直接运行会报错，一个字都不输出。解决方案：将原来的脚本转换为Node.js版本，逻辑完全一样，只是换了一种运行方式。然后配置文件里把运行命令修改一下即可。安装完成后记得测试能否正常运行，在终端输入一行命令就能验证——看到正常输出就说明没问题。
使用建议
给它足够的学习时间：不要安装后就期待立刻见效。至少使用2-3周，让它充分学习你的习惯。
保持工作流程的一致性：如果你的工作流程经常变化，Claudeception可能学不到稳定的模式。尽量保持一致。
定期检查它学到了什么：可以偶尔去看看它生成了哪些Skill文件：ls ~/.claude/skills/claudeception/。打开任意一个.md文件就能看到它学习了什么知识、什么场景触发。如果发现它学错了，直接删除那个文件或者手动修改即可。
结合其他Skill使用：Claudeception可以和其他Skill一起使用。比如配合Humanizer去除AI味，让生成的内容更加自然。
总结
Claudeception是我见过最"慢热"的Skill。安装后的第一周，完全没有任何感觉。使用到第三周，才发现——这个工具是真的"懂你"了。
核心价值：自动学习你的工作模式，省掉重复沟通的时间，使用时间越长效果越好。
适合人群：Claude Code重度用户（每天2小时以上）、有固定工作流程的人、带团队的负责人。
GitHub地址：github.com/blader/Claudeception
这个Skill需要2-3周才能看到明显效果，千万不要安装后就卸载。你们用过这个Skill吗？有什么发现欢迎在评论区交流，很好奇它都学会了大家哪些习惯。
