ist ein unglaublich effektiver Codierungsagent, mit dem Sie die meisten kognitiven Aufgaben auf Ihrem Pc ausführen können. Kontinuierliches Lernen ist jedoch immer noch eine Aufgabe, die wir unseren Agenten nur schwer beibringen können. Darüber hinaus ist kontinuierliches Lernen eine Aufgabe, in der Menschen unglaublich intestine sind.
Sie können einfach über jede Aufgabe nachdenken, die Sie schon lange erledigen. In quick allen Fällen werden Sie diese Aufgabe mit der Zeit besser meistern, indem Sie aus Ihren Fehlern lernen und sie verbessern. Dabei geht es nicht nur darum, sich daran zu erinnern, was funktioniert und was nicht. Es geht auch darum, ein Gespür für Aufgaben zu entwickeln, das man einfach dadurch gewinnt, dass man sie mit der Zeit erledigt.
In diesem Artikel bespreche ich, wie Sie mit Ihren Programmieragenten ein ähnliches kontinuierliches Lernen erreichen können. Kontinuierliches Lernen für Agenten ist immer noch eine ungelöste Herausforderung, aber ich werde erläutern, wie ich meine Programmieragenten dazu bringe, aus ihren Fehlern zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Darüber hinaus werden die Inhalte, die ich in diesem Artikel behandele, Ihre Agenten bei den Aufgaben, die sie gezielt beherrschen sollen, weitaus besser machen, sei es das Erstellen von Aktionärspräsentationen, das Beheben von Fehlern in Ihrer spezifischen Codebasis oder etwas völlig anderes.
Warum brauchen wir kontinuierliches Lernen?
Wir müssen kontinuierlich lernen, weil wir bei den Aufgaben, die wir erledigen, immer besser werden wollen. Stellen Sie sich vor, Sie sind seit vielen Jahren Programmierer und machen immer noch grundlegende Fehler, wie zum Beispiel das Vergessen von Doppelpunkten nach einer if-Anweisung in Python.
Offensichtlich ist es sehr wirkungslos, ständig solche Fehler zu machen, weshalb wir dies vermeiden wollen. Wir wollen bei Aufgaben besser werden, effektiver darin werden und so in der Lage sein, schwierigere Probleme zu lösen.
Wenn Sie über einen längeren Zeitraum an einer Aufgabe arbeiten, entwickeln Sie ein Gespür für die Aufgabe und können komplexere Probleme in diesem Bereich lösen
Einen frischen Coding-Agent können Sie sich als neuen Mitarbeiter vorstellen. Offensichtlich werden sie am Anfang einige Fehler machen, da sie Ihre Präferenzen oder Codebasis nicht verstehen. Wenn Sie dem neuen Mitarbeiter jedoch sagen, wie er etwas tun soll, erwarten Sie, dass er das mit der Zeit lernt.
Wenn Sie keine spezifischen Maßnahmen ergreifen, um Ihre Programmieragenten dazu zu bringen, sich solche Dinge zu merken, werden sie sie wahrscheinlich vergessen, weshalb Sie aktive Maßnahmen ergreifen müssen, um kontinuierliches Lernen für Ihre Programmieragenten zu erreichen.
So erreichen Sie kontinuierliches Lernen
In diesem Abschnitt werde ich einige spezifische Techniken behandeln, die ich täglich verwende, um kontinuierliches Lernen zu erreichen. Diese Techniken stammen aus Gesprächen mit anderen, die auf demselben Gebiet arbeiten, Inspiration aus dem OpenClaw-Repository und meinen eigenen Experimenten.
Der Befehl „Wissen verallgemeinern“.
Der einfachste und effektivste Ansatz, Claude Code aus seinen Fehlern lernen zu lassen, ist ein allgemeiner Wissensbefehl. Dies ist ein einfacher Befehl (auch bekannt als Talent, einfach eine Markdown-Datei mit einer Eingabeaufforderung), um aus einem bestimmten Thread zu lernen.
Normalerweise führe ich diesen Befehl immer dann aus, wenn ich eine Konversation mit Claude Code beende und dabei eine einzelne Aufgabe ausführe. Wenn ich zum Beispiel:
- Eine Funktionsimplementierung abgeschlossen
- Ein Fehler wurde behoben
- Habe eine Präsentation gemacht
- Überprüfung der Produktionsprotokolle abgeschlossen
Ich führe meinen Befehl einfach aus mit:
/generalize-knowledgeDas funktioniert, weil ich einen allgemeinen Wissensbefehl gespeichert habe, bei dem es sich um eine Eingabeaufforderung ähnlich der folgenden handelt:
Generalize all of the data from this thread into claude.md and brokers.md.
Write down any info that might be helpful for a future agent working
on this repository. Additionally word down any points you encountered, and the way you
resolved them.
Write the duties you carried out to the done-tasks.md file with time and date,
and a abstract of the duties.Im Wesentlichen sage ich dem Modell, es soll aus seinen Fehlern lernen und alles notieren, was für zukünftige Interaktionen nützlich wäre.
Außerdem lasse ich den Agenten die von ihm ausgeführte Aufgabe aufschreiben, sodass ich eine einzige Datei habe, die alles enthält, was ich getan habe. Das ist nicht unbedingt notwendig, aber ich finde es schön, eine solche Zusammenfassung zur Verfügung zu haben.
Beachten Sie außerdem, dass dies davon ausgeht, dass Sie immer eine einzelne Aufgabe in einem bestimmten Claude Code-Thread ausführen, was Sie auf jeden Fall tun sollten, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Dies gilt auch für alle anderen verfügbaren Codierungsagenten, da eine einzige Aufgabe für einen einzelnen Thread den Agenten dabei hilft, konzentriert zu bleiben und zu vermeiden, dass Lärm ihren Kontext füllt.
Tägliche Reflexionen
Um auf dem letzten Abschnitt aufzubauen, können Sie auch tägliche Reflexionseinstellungen vornehmen. Wenn bei Ihnen beispielsweise über den Tag verteilt mehrere Agenten ausgeführt werden, können Sie einen Cron-Job (einen Befehl, der in einem bestimmten Intervall ausgeführt wird) einsetzen, um alle Protokolle für Ihren Coding-Agenten in den letzten 24 Stunden durchzugehen und alle nützlichen Informationen zu notieren. Dies baut auf dem Befehl „Common Data“ auf, funktioniert jedoch auf einer höheren Ebene, da der Agent, der Ihre Protokolle durchsucht, nicht nur Zugriff auf einen einzelnen Thread hat, sondern auf alles, woran Sie gerade arbeiten.
Dies könnte nützlich sein, da die unterschiedliche Perspektive dazu führen kann, dass unterschiedliche Notizen gemacht werden, was Ihnen und Ihren Programmierern hilft, effizienter zu arbeiten.
Fähigkeiten
Fähigkeiten sind ein weiteres Konzept, das ich gerne behandeln möchte, da es wirklich zum kontinuierlichen Lernen beiträgt und Claude Code hilft, aus seinen Fehlern zu lernen. In den vorherigen Abschnitten, die ich behandelt habe, werden hauptsächlich generische CLAUDE.MD-, AGENTS.MD- und WARP.MD-Dateien geschrieben. Bei Fertigkeiten handelt es sich jedoch um spezifischere Dateien, die dem Agenten mitteilen, wie er bestimmte Aufgaben ausführen soll.
Dies ähnelt in gewisser Weise dem Befehl „Wissen verallgemeinern“, unterscheidet sich jedoch etwas, da in generischen Dateien allgemeine Fehler und Lösungen aufgeführt sind, während Fertigkeiten viel spezifischere Themen abdecken. Einige Beispiele für Fähigkeiten sind:
- Wie sich der Agent beim Sortieren Ihrer E-Mails verhalten soll
- Wie sich der Agent beim Sortieren Ihres Kalenders verhalten soll
- So verwenden Sie eine bestimmte API oder ein bestimmtes Paket. Dies ist besonders wichtig für kleinere und unbekannte APIs und Pakete, die im Vortraining der LLMs nicht intestine abgedeckt werden
- Vorgehensweise beim Beheben von Fehlern in einem bestimmten Repository
Wie Sie sehen, sind die Fähigkeiten spezifischer. Wenn Sie additionally beginnen, mit einem neuen Paket, einer neuen API oder einer neuen Aufgabe im Allgemeinen zu arbeiten, empfehle ich Ihnen dringend, einen Talent dafür zu erstellen. Die Fertigkeit sollte alles abdecken, was bei der Arbeit mit der API oder an der Aufgabe nützlich ist. Einschließlich:
- Wie sind die bereitgestellten Aufgaben innerhalb des gegebenen Themas zu interpretieren?
- Wie man an die Lösung der Aufgaben herangeht
- Frühere Fehler gemacht und wie sie behoben wurden
Je mehr Informationen Sie speichern, desto besser. Ihr Coding-Agent lädt diesen Talent dann normalerweise dynamisch, wenn Sie mit der Arbeit an einer verwandten Aufgabe beginnen.
Wenn Sie beispielsweise Ihren Agenten bitten, Ihre E-Mails zu sortieren, lädt er die Fähigkeit zum Sortieren von E-Mails dynamisch, sodass er weiß, wie er vorgehen muss. Dies hilft Ihrem Coding-Agent, die Fehler zu vermeiden, die er beim Durchsuchen Ihrer E-Mails gemacht hat.
Abschluss
In diesem Artikel habe ich beschrieben, wie man Claude Code und andere Programmierer dazu bringt, aus ihren Fehlern zu lernen. Ich habe drei Haupttechniken besprochen, darunter das Erteilen eines Befehls zum Verallgemeinern von Wissen, das tägliche Durchlesen von Agentenprotokollen und die aktive Nutzung von Fähigkeiten bei der Arbeit an Aufgaben. Ich glaube, dass es unglaublich wichtig ist, aus Fehlern zu lernen, sowohl für Menschen als auch für Maschinen. Wenn Sie Ihre Coding-Agenten effektiv dazu bringen können, aus ihren Fehlern zu lernen, werden Sie diese viel effizienter anwenden und sich so einen großen Vorteil gegenüber anderen Agenten verschaffen, die nicht aus ihren Fehlern lernen.
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