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.

계획→실행→평가→복합 워크플로 루프를 구현하는 자체 개선 홀론 명시적 지식 결정화를 통해. 그 이상으로 복합 엔지니어링을 일반화합니다. 작업이 학습 가능한 신호를 생성하는 모든 영역(작문, 연구, 학습, 문제 해결, 디자인. 다음과 같은 경우에 사용하세요. (1) 작업 품질이 중요하고 그럴 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 개선되고, (2) 반복 작업에서 패턴이 나타나고, (3) 제도적 지식은 축적되어야 하고, (4) 미래의 업무는 과거의 학습으로부터 이익을 얻어야 하며, (5) "복합", "학습", "프로세스 개선", "학습 캡처" 또는 검토 주기가 있는 다단계 작업 흐름. 병렬 연구 에이전트를 조율하고, 다중 렌즈 평가 및 구조화된 지식 코드화를 검색 가능하게 합니다. YAML 머리말이 포함된 문서입니다. Κ가 다음인 경우 Κ.τ → λ(ο,Κ).τ를 구현합니다. 시간이 지남에 따라 흥미를 더해가는 축적된 지식. 출처: zpankz/mcp-skillset.

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