# ECC Instincts：先验证项目内习惯，再决定是否提升为跨项目规则

## 执行范围

已运行ECC原生instinct-cli的project import、promote dry-run、明确提升与分域export；未启动Observer模型或真实全局学习。

## 输入与目标

两个约定相反的虚构项目和三条带来源的instinct

交付：作用域对照、置信度证据与提升记录

## 运行

在 reference 目录执行；先按文件 requirements.txt / package.json 或原生工具文档安装依赖。浏览器练习需 `npx playwright install chromium`；也可设置 `PLAYWRIGHT_EXECUTABLE_PATH` 为自己的 Chrome 路径。

```sh
python run.py
```

## 目录

- fixtures：作者原创输入，不包含用户真实资料。
- starter：读者待完成任务。
- reference：作者完成参考。
- results：作者实际运行所得或明确标注的待运行输入/预期合同。

## 七步

1. **隔离记忆目录**

用CLV2_HOMUNCULUS_DIR指向练习目录，CLAUDE_PROJECT_DIR指向原创Git项目。不要改真实团队全局instinct库。

2. **导入两条习惯**

以project scope导入输入形状校验和React hooks偏好。保留trigger、confidence、domain和来源证据。

3. **查看项目状态**

运行原生status，核对导入对象、数量和作用域。confidence是记录权重，不是科学概率或搜索热度。

4. **预览单条提升**

只对validate-request-shape执行promote --dry-run。确认候选范围，检查预览后全局目录仍未出现该规则。

5. **明确提升通用项**

人工确认后promote --force指定规则。不要批量提升带框架偏好的React规则到所有项目。

6. **分别导出两域**

原生export分别使用--scope project和--scope global。项目中保留React习惯，全局只保留通用输入校验。

7. **核对可迁移产物**

保存前后status、预览和两个导出文件。本文真实执行CLI，不声称后台Observer已经观察或生成这些原创fixture。

## 来源

- https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/continuous-learning-v2/SKILL.md


## 原生工具与边界补充

vendor保留ECC原生CLI与MIT许可；CLV2_HOMUNCULUS_DIR显式隔离，不操作真实全局instinct目录。