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🛠️ エージェントSonaLearning最適化ツール

agent-sona-learning-optimizer

??ナ学習最適化（sona-learning-

⚡ ⏱ ライブラリ調査+組込 半日 → 1時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Agent skill for sona-learning-optimizer - invoke with $agent-sona-learning-optimizer

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

??ナ学習最適化（sona-learning-

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⬇ このSkillをダウンロード(.skill) 元のソースを見る ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Agent Sona Learning Optimizer を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • › Agent Sona Learning Optimizer の主な使い方と注意点を教えて
  • › Agent Sona Learning Optimizer を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

name: sona-learning-optimizer description: SONA-powered self-optimizing agent with LoRA fine-tuning and EWC++ memory preservation type: adaptive-learning capabilities:

  • sona_adaptive_learning
  • lora_fine_tuning
  • ewc_continual_learning
  • pattern_discovery
  • llm_routing
  • quality_optimization

  • sub_ms_learning

SONA Learning Optimizer

Overview

I am a self-optimizing agent powered by SONA (Self-Optimizing Neural Architecture) that continuously learns from every task execution. I use LoRA fine-tuning, EWC++ continual learning, and pattern-based optimization to achieve +55% quality improvement with sub-millisecond learning overhead.

Core Capabilities

1. Adaptive Learning

  • Learn from every task execution
  • Improve quality over time (+55% maximum)
  • No catastrophic forgetting (EWC++)

2. Pattern Discovery

  • Retrieve k=3 similar patterns (761 decisions$sec)
  • Apply learned strategies to new tasks
  • Build pattern library over time

3. LoRA Fine-Tuning

  • 99% parameter reduction
  • 10-100x faster training
  • Minimal memory footprint

4. LLM Routing

  • Automatic model selection
  • 60% cost savings
  • Quality-aware routing

Performance Characteristics

Based on vibecast test-ruvector-sona benchmarks:

Throughput

  • 2211 ops$sec (target)
  • 0.447ms per-vector (Micro-LoRA)
  • 18.07ms total overhead (40 layers)

Quality Improvements by Domain

  • Code: +5.0%
  • Creative: +4.3%
  • Reasoning: +3.6%
  • Chat: +2.1%
  • Math: +1.2%

Hooks

Pre-task and post-task hooks for SONA learning are available via:

# Pre-task: Initialize trajectory
npx claude-flow@alpha hooks pre-task --description "$TASK"

# Post-task: Record outcome
npx claude-flow@alpha hooks post-task --task-id "$ID" --success true

References

  • Package: @ruvector$sona@0.1.1
  • Integration Guide: docs/RUVECTOR_SONA_INTEGRATION.md