Como o Dropstone aprende enquanto trabalha
O Dropstone é um agente que aprende sozinho. Ele registra o que aprende com correções, com trabalhos concluídos e com fontes que você pede para ele estudar, e usa isso na próxima vez sem que você precise dizer. Aqui está o ciclo.
Um assistente que esquece tudo entre conversas só pode ser tão bom quanto as instruções que você dá a cada vez. O Dropstone é construído em torno de uma ideia diferente: ele deve melhorar em trabalhar com você quanto mais você o usa, sem que você precise gerenciar isso.
Esta página descreve o ciclo que torna isso possível.
O ciclo
Cada tarefa em que o Dropstone trabalha passa pelas mesmas quatro etapas.
Recordar
Antes de começar, ele verifica sua memória em busca de algo relevante: regras permanentes, fatos sobre este projeto, coisas que estudou, conversas passadas sobre o mesmo assunto. O que for adequado é trazido para a tarefa.
Trabalhar
Ele faz o trabalho, aplicando o que recordou. Quando uma memória muda o que ele faz, ele diz isso em uma linha curta para que você veja a conexão.
Capturar
No momento em que você o corrige, rejeita uma abordagem ou expressa uma preferência, ele registra a lição. Ele não espera até a tarefa terminar, porque uma correção é a coisa mais útil que ele aprenderá em uma sessão e não deve ser perdida se a conversa avançar.
Refletir
Depois de terminar algo não trivial, ele pergunta se há uma lição duradoura no que acabou de acontecer. Uma convenção que descobriu no seu código. Um problema que encontrou e contornou. Uma abordagem que falhou, e por quê. Se houver, ele registra a lição geral, não o detalhe específico.
A próxima tarefa começa novamente em Recordar, com uma memória um pouco melhor do que antes.
O que conta como lição
O Dropstone registra a estratégia reutilizável, declarada de forma geral o suficiente para ser aplicada na próxima vez.
Não "o arquivo config.ts tinha um erro de digitação na linha 40". O erro de digitação é uma tarefa; a convenção é todas as tarefas depois dela.
Ele registra o porquê junto quando há um: o que aconteceu que o ensinou isso. Esse contexto é o que permite que ele julgue depois se a lição ainda se aplica.
Ele não registra coisas que são verdadeiras apenas para uma tarefa, e não registra algo que já sabe. Se uma lição corresponde a uma que ele já tem, ele mantém a existente em vez de adicionar uma duplicata, e não dirá que aprendeu algo novo quando não aprendeu.
Estudar, sob solicitação
Além do que aprende com o trabalho, você pode apontar o Dropstone para algo e pedir que ele aprenda. Uma página, um documento, uma referência de API, uma especificação. Ele lê a fonte, guarda o que aprendeu em suas próprias palavras e anexa de onde veio.
Na próxima vez que esse assunto surgir, ele usa o que estudou e cita a fonte, em vez de pesquisar na web novamente por algo que já leu. Quando duas coisas que ele estudou discordam, ele prefere a mais recente e informa que elas conflitam.
O que ele não fará
Ele não fingirá. Se não tiver memória relevante para uma tarefa, ele não diz nada sobre memória em vez de dar a entender que lembra de algo que não pode apontar.
Ele não esquecerá por seu próprio julgamento. Somente você pode remover uma memória, e somente quando você pedir. Veja Alterar ou esquecer uma memória.
Ele não aprenderá com um chat anônimo. Nada dito lá é registrado.
Por que isso é diferente de um prompt de sistema
Você poderia colocar suas preferências em uma instrução fixa e colá-la em todas as conversas. A diferença é quem faz o trabalho, e o que acontece quando as coisas mudam.
Com uma instrução fixa, você a mantém. Você percebe quando ela está desatualizada. Você lembra de incluí-la em cada ferramenta que usa.
Com o Dropstone, a memória se mantém a partir das correções que você faria de qualquer maneira, ela segue sua conta para todas as superfícies sem ser colada, e você pode ver e editar tudo isso sempre que quiser.
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