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Warp
@warpdotdev
The open platform for automating development. Infrastructure to build, measure, and interact with agents across the SDLC
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Claude 发文推荐 Warp 这套「自进化 Agent」做法,我觉得很值得看。 Agent 每次干完活,人类正常给反馈。另一个 Improver Agent 会定期把这些反馈捞出来,看它哪里反复犯错,再对原来的 Skill 提一个小修改。 修改直接走 Git PR,人 Review、Merge 以后,下一次 Agent 就会带着这次经验继续工作。 Warp 已经把这套机制用到了 Code Review、写 Spec 和 GitHub Issue Triage。 我觉得比较有趣的一点是,他们没有把学习理解成不停往 Prompt 里塞规则。 反馈最好告诉 Agent「为什么错」,Skill 也要保持小,只沉淀真正能复用的原则。 这种自进化其实很朴素: Agent 干活 → 人纠正 → Agent 总结 → 修改自己的 Skill → 下一次少犯一次。 很多 Agent 现在缺的可能就是这个循环。 每次 Session 都积累了大量反馈,但下一次又像第一次来上班一样。 文章
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