compound-learning

SKILL.md

Core transformation: Task(ο) + Knowledge(Κ) → Output(τ) + Knowledge'(Κ') where Κ' ⊃ Κ (knowledge strictly grows)

Traditional workflows treat each task in isolation. Compound learning treats every task as a learning opportunity that improves future performance. Like compound interest, small improvements accumulate exponentially: each unit of work makes subsequent units easier, faster, and higher-quality.

Purpose: Transform intent into structured, actionable plan using accumulated knowledge.

計画→実行→評価→複合ワークフロー ループを実装する自己改善型ホロン 形式知の結晶化とともに。複合エンジニアリングを超えて一般化します 作業が学習可能な信号を生成するあらゆる領域（執筆、研究、 学習、問題解決、デザイン。次の場合に使用します: (1) タスクの品質が重要であり、可能性がある 時間の経過とともに改善する、(2) 繰り返しの作業からパターンが現れる、(3) 制度的 (4) 将来のタスクは過去の学習から恩恵を受ける必要があります。 (5) 「複合する」、「そこから学ぶ」、「プロセスを改善する」、「学習を捉える」、または レビューサイクルを備えた複数ステップのワークフロー。並行調査エージェントを調整し、 マルチレンズ評価、および検索可能な構造化された知識の体系化 YAML フロントマターを使用したドキュメント。 λο.τ → λ(ο,Κ).τ を実装します。ここで、Κ は 時間の経過とともに興味が増すように蓄積された知識。 ソース: zpankz/mcp-skillset。

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