Üyelik Gerekli
Bu içeriğe erişmek için giriş yapmanız ve Premium aboneliğine sahip olmanız gerekmektedir.
- 01 3 aşamalı pipeline: Capture (PostToolUse), Consolidate (SessionEnd), Load (SessionStart + PostCompact). Her aşama bağımsız çalışıyor, tek bağımlılık JSONL dosyası.
- 02 11 hata pattern'i otomatik yakalanıyor: 8 error pattern (missing-import, type-mismatch, missing-file, syntax-error, test-failure, permission-error, reference-error, missing-property) ve 3 edit pattern (add-import, add-error-handling, add-type-annotation).
- 03 Konsolidasyon muhafazakar eşiklerle çalışıyor: global terfi için 2+ proje ve 5+ tekrar gerekiyor. Otomatik rule dosyası üretimi güven skoru 10+ gerektirir. 90 günden eski pattern'lerin güven skoru yarıya düşüyor.
- 04 Intent classifier regex tabanlı, <10ms'de 5 kategori (implementation, debug, research, planning, conversational). Conversational prompt'larda 5 ağır hook atlanıyor, ~250ms tasarruf.
- 05 Training collector Edit/Write çıktılarını instruction-code çiftleri olarak JSONL'e kaydediyor. Kalite filtreleri: sadece kod dosyaları, minimum satır eşiği, config dosyaları hariç, başarısız işlemler hariç.
+ Öğrenme pipeline'ı ne yapıyor?
Claude Code'un yaptığı hataları otomatik olarak yakalıyor, oturum sonunda projeler arası biriktiriyor ve bir sonraki oturum başında context'e yeniden enjekte ediyor. Bu sayede yapay zeka her oturuma bu kod tabanında daha önce ne tür hatalar yapıldığı bilgisiyle başlıyor ve aynı hataları tekrarlama olasılığı düşüyor.
+ Hangi hata pattern'leri yakalanıyor?
8 error pattern: missing-import, missing-property, type-mismatch, missing-file, syntax-error, test-failure, permission-error, reference-error. 3 edit pattern: add-import, add-error-handling, add-type-annotation. Her pattern Bash çıktısındaki veya Edit/Write davranışındaki regex eşleşmeleriyle tespit ediliyor.
+ Cross-project promotion nasıl çalışıyor?
Bir pattern 2 veya daha fazla farklı projede ve toplamda 5 veya daha fazla kez görüldüğünde global-instincts.json'a terfi ediyor. Bu sayede bir projede öğrenilen pattern başka projelerde de uygulanıyor. Güven skoru 10'a ulaşan pattern'ler otomatik olarak kalıcı rule dosyasına dönüşüyor.
+ Intent classifier neden gerekli?
16+ hook her tool çağrısında çalışıyor ama hepsi her zaman gerekli değil. Kullanıcı 'merhaba' dediğinde passive-learner veya training-collector çalışmasının anlamı yok. Intent classifier prompt'u 5 kategoriye ayırıyor ve downstream hook'lar kendileri için alakasız olan prompt'ları atlıyor. Bu, conversational prompt'larda ~250ms tasarruf sağlıyor.