learn-from-feedbacklisted

# Learn From Feedback > **트리거**: 명시적 호출(`/learn-from-feedback`) 또는 세션 시작(T03) 확인 시 자동 — "Stop hook 자동 실행" 표기는 죽은 주장이었음(Stop hook은 셸이라 LLM 미실행, 본문 §비교표가 이미 정정 — 2026-07-16 description·트리거 표기 일치화) > **상세 흐름**: `~/.claude/rules-lazy/learner.md` § 자동 패턴 분석 ## 실행 순서 1. **감지 입력 수집**: - 로컬 빈도(토큰 0): `bash ~/.claude/scripts/pattern-detect.sh 3` → 반복 표면 1차 후보 - Mem0 이력: feedback 카테고리(T12 교정 + T40 반복 패턴) + code_pattern 카테고리 agent-eval source(T41 에이전트 약점) 각각 검색 2. **시간 순 정렬** + 키워드 클러스터링 — pattern-detect 1차 후보를 **LLM 의미 묶음**(표면 다른 같은 의도 통합) 3. **동일 패턴 3회+ 검출** → 후보 생성 (룰 / 스킬 신설 / 기존 스킬 편입 — T40 자가진화) - 교정 패턴 → 룰 후보. 중립적 반복 패턴(요청·작업방식) → `rules-lazy/learner.md § 반복 패턴 → 산출물 3택` 기준으로 룰/스킬신설(quick-skill)/편입 분류 - **Lt budget**: 한 사이클 후보 수 ≤K개(기본 K=4, 이전 사이클 채택률에 따라 cosine decay floor=2)로 클립 — 후보 과잉 억제 4. **사용자 승인 형식 출력** (learner.md § 룰 후보 출력 형식 준수) 5. **채택 게이트 (2-tier — 설계)**: > **상태 (2026-07-17)**: Tier-2 blind A/B **자동활성은 P2 미활성** (스크립트 인프라는 구현됨, 활성화 전 재설계 필요 — `rules-lazy/learner.md` § step 3). **현재 운영**: Tier-1(exit 0) 통과 → 아래 Tier-2 대신 **사용자 승인**으로 연결. 아래 Tier-2 절차는 활성화 시 흐름. - **Tier-1**: `harness-bench.sh gate <bench_id>` → exit 0이면 Tier-2 진입. exit 1/2이면 REJECT. - **Tier-2 (blind A/B — P2 미활성)**: a. `regression-blind.sh prepare <candidate_edit_file> <work_dir>` b. `regression-blind.sh run <work_dir> <suite_file>` — 사용자가 직접 실행 c. 사용자 blind 선택 완료 후 `regression-blind.sh verdict <picks_file>` d. **verdict ACCEPT(exit 0)** → 채택 (사용자 blind 선택=승