Dropstone Support

Wie ein Agent lernt, während er arbeitet

Dropstone ist ein selbstlernender Agent. Es zeichnet auf, was es aus Korrekturen, aus abgeschlossener Arbeit und aus Quellen lernt, die du es studieren lässt, und nutzt das beim nächsten Mal, ohne dass du es ihm sagst. Hier ist der Kreislauf.

Ein Assistent, der zwischen Gesprächen alles vergisst, kann immer nur so gut sein wie die Anweisungen, die du ihm jedes Mal gibst. Dropstone ist um eine andere Idee herum gebaut: es sollte mit der Zeit besser darin werden, mit dir zu arbeiten, je länger du es nutzt, ohne dass du das verwalten musst.

Diese Seite beschreibt den Kreislauf, der das möglich macht.


Der Kreislauf

Jede Aufgabe, an der Dropstone arbeitet, durchläuft dieselben vier Schritte.

  1. Erinnern

    Bevor es beginnt, prüft es sein Gedächtnis auf alles Relevante: feste Regeln, Fakten über dieses Projekt, Dinge, die es studiert hat, frühere Gespräche zum selben Thema. Was passt, wird in die Aufgabe einbezogen.

  2. Arbeiten

    Es erledigt die Arbeit und wendet an, woran es sich erinnert hat. Wenn eine Erinnerung sein Vorgehen verändert, sagt es das in einer kurzen Zeile, damit du den Zusammenhang siehst.

  3. Aufnehmen

    In dem Moment, in dem du es korrigierst, einen Ansatz ablehnst oder eine Präferenz äußerst, zeichnet es die Lektion auf. Es wartet nicht, bis die Aufgabe abgeschlossen ist, denn eine Korrektur ist das Nützlichste, was es in einer Sitzung lernt, und es sollte nicht verloren gehen, wenn das Gespräch weitergeht.

  4. Reflektieren

    Nachdem es etwas Nicht-Triviales abgeschlossen hat, fragt es sich, ob es eine dauerhafte Lektion in dem gibt, was gerade passiert ist. Eine Konvention, die es in deinem Codebase entdeckt hat. Eine Stolperfalle, auf die es gestoßen ist und die es umgangen hat. Ein Ansatz, der gescheitert ist, und warum. Wenn es eine gibt, zeichnet es die allgemeine Lektion auf, nicht das spezifische Detail.

Die nächste Aufgabe beginnt wieder mit dem Erinnern – mit einem etwas besseren Gedächtnis als zuvor.


Was als Lektion zählt

Dropstone zeichnet die wiederverwendbare Strategie auf, allgemein genug formuliert, um beim nächsten Mal anwendbar zu sein.

factDieses Projekt hält seine Konfiguration in einer einzigen typisierten Datei; bearbeite diese, anstatt Konstanten zu verstreuen.

Nicht „die Datei config.ts hatte einen Tippfehler in Zeile 40“. Der Tippfehler ist eine Aufgabe; die Konvention ist jede Aufgabe danach.

Es zeichnet das Warum mit auf, wenn es eines gibt: was passiert ist, das es das gelehrt hat. Dieser Kontext ermöglicht es ihm später zu beurteilen, ob die Lektion noch gilt.

Es zeichnet keine Dinge auf, die nur für eine Aufgabe gelten, und es zeichnet nichts auf, was es bereits weiß. Wenn eine Lektion mit einer vorhandenen übereinstimmt, behält es die bestehende, anstatt ein Duplikat hinzuzufügen, und es wird dir nicht sagen, dass es etwas Neues gelernt hat, wenn das nicht der Fall ist.


Studieren, auf Anfrage

Über das hinaus, was es aus der Arbeit lernt, kannst du Dropstone auf etwas hinweisen und es bitten, es zu lernen. Eine Seite, ein Dokument, eine API-Referenz, eine Spezifikation. Es liest die Quelle, behält das Gelernte in eigenen Worten und vermerkt, woher es stammt.

Wenn das Thema das nächste Mal auftaucht, greift es auf das zurück, was es studiert hat, und zitiert die Quelle, anstatt erneut im Web nach etwas zu suchen, das es bereits gelesen hat. Wenn zwei Dinge, die es studiert hat, widersprüchlich sind, bevorzugt es das neuere und teilt dir mit, dass sie kollidieren.


Was es nicht tun wird

Es wird nicht so tun, als ob. Wenn es keine relevante Erinnerung für eine Aufgabe hat, sagt es nichts über das Gedächtnis, anstatt zu implizieren, dass es sich an etwas erinnert, auf das es nicht verweisen kann.

Es wird nicht aus eigenem Urteil vergessen. Nur du kannst eine Erinnerung entfernen, und nur wenn du darum bittest. Siehe Eine Erinnerung ändern oder vergessen.

Es wird nicht aus einem Inkognito-Chat lernen. Nichts, was dort gesagt wird, wird aufgezeichnet.


Warum sich das von einem System-Prompt unterscheidet

Du könntest deine Präferenzen in eine feste Anweisung packen und sie in jedes Gespräch einfügen. Der Unterschied liegt darin, wer die Arbeit macht und was passiert, wenn sich Dinge ändern.

Mit einer festen Anweisung pflegst du sie. Du bemerkst, wenn sie veraltet ist. Du erinnerst dich, sie in jedes Werkzeug einzufügen, das du nutzt.

Mit Dropstone pflegt sich das Gedächtnis selbst aus den Korrekturen, die du ohnehin gemacht hättest, es folgt deinem Konto in jede Oberfläche, ohne eingefügt zu werden, und du kannst alles ansehen und bearbeiten, wann immer du willst.

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