Come Dropstone impara mentre lavora
Dropstone è un agente che impara da solo. Registra ciò che apprende dalle correzioni, dal lavoro completato e dalle fonti che gli chiedi di studiare, e lo usa la volta successiva senza che glielo dica. Ecco il ciclo.
Un assistente che dimentica tutto tra una conversazione e l'altra può essere bravo solo quanto le istruzioni che gli dai ogni volta. Dropstone è costruito attorno a un'idea diversa: dovrebbe migliorare nel lavorare con te più a lungo lo usi, senza che tu debba gestirlo.
Questa pagina descrive il ciclo che rende possibile tutto ciò.
Il ciclo
Ogni attività su cui Dropstone lavora passa attraverso gli stessi quattro passaggi.
Richiamo
Prima di iniziare, controlla la sua memoria per qualsiasi cosa di rilevante: regole fisse, fatti su questo progetto, cose che ha studiato, conversazioni passate sullo stesso argomento. Tutto ciò che è pertinente viene portato nell'attività.
Lavoro
Svolge il compito, applicando ciò che ha richiamato. Quando un ricordo cambia ciò che fa, lo dice in una breve riga così puoi vedere la connessione.
Cattura
Nel momento in cui lo correggi, rifiuti un approccio o esprimi una preferenza, registra la lezione. Non aspetta che l'attività sia finita, perché una correzione è la cosa più utile che imparerà in una sessione e non dovrebbe andare persa se la conversazione prosegue.
Riflessione
Dopo aver completato qualcosa di non banale, si chiede se c'è una lezione duratura in ciò che è appena successo. Una convenzione che ha scoperto nel tuo codebase. Un problema che ha incontrato e aggirato. Un approccio che è fallito, e perché. Se c'è, registra la lezione generale, non il dettaglio specifico.
L'attività successiva riparte dal Richiamo, con una memoria leggermente migliore di prima.
Cosa conta come lezione
Dropstone registra la strategia riutilizzabile, espressa in modo abbastanza generale da poter essere applicata la volta successiva.
Non "il file config.ts aveva un errore di battitura alla riga 40". L'errore di battitura è un'attività; la convenzione è ogni attività successiva.
Registra il perché insieme quando c'è: cosa è successo che glielo ha insegnato. Quel contesto è ciò che gli permette di giudicare in seguito se la lezione è ancora valida.
Non registra cose che sono vere solo per un'attività, e non registra qualcosa che già sa. Se una lezione corrisponde a una che ha già, mantiene quella esistente invece di aggiungere un duplicato, e non ti dirà di aver imparato qualcosa di nuovo quando non l'ha fatto.
Studiare, su richiesta
Oltre a ciò che impara dal lavoro, puoi indicare a Dropstone qualcosa e chiedergli di impararlo. Una pagina, un documento, un riferimento API, una specifica. Legge la fonte, conserva ciò che ha imparato con le sue parole e allega da dove proviene.
La prossima volta che quel soggetto viene fuori, attinge a ciò che ha studiato e cita la fonte, invece di cercare di nuovo sul web qualcosa che ha già letto. Quando due cose che ha studiato sono in conflitto, preferisce la più recente e ti dice che sono in contrasto.
Cosa non farà
Non fingerà. Se non ha memoria rilevante per un'attività, non dice nulla sulla memoria piuttosto che implicare di ricordare qualcosa a cui non può fare riferimento.
Non dimenticherà di propria iniziativa. Solo tu puoi rimuovere un ricordo, e solo quando lo chiedi. Vedi Cambiare o dimenticare un ricordo.
Non imparerà da una chat in incognito. Nulla di detto lì viene registrato.
Perché questo è diverso da un prompt di sistema
Potresti mettere le tue preferenze in un'istruzione fissa e incollarle in ogni conversazione. La differenza sta in chi fa il lavoro, e cosa succede quando le cose cambiano.
Con un'istruzione fissa, la mantieni tu. Noti quando è obsoleta. Ti ricordi di includerla in ogni strumento che usi.
Con Dropstone, la memoria si mantiene da sola dalle correzioni che avresti fatto comunque, segue il tuo account in ogni superficie senza essere incollata, e puoi vedere e modificare tutto quando vuoi.
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