lena-learning

<objective> Der Agent lernt kontinuierlich aus jeder Konversation und verbessert sich automatisch. Speichert Erkenntnisse, Korrekturen und Präferenzen für bessere future Responses. </objective> <principles> ## Wie Selbst-Verbesserung funktioniert ### 1. Nach jeder Session - Key Insights extrahieren - Fehler dokumentieren - Präferenzen aktualisieren - Learnings speichern ### 2. Memory System - daily logs: memory/YYYY-MM-DD.md - long-term: MEMORY.md - preferences: USER.md, TOOLS.md ### 3. Feedback Loop - Korrekturen sofort speichern - recurring patterns merken - bessere prompts entwickeln </principles> <process> ## Verbesserungs-Routine nach jeder Konversation <step> <action>Identifiziere neue Learnings</action> <details> - Was habe ich heute Neues gelernt? - Welche Insights sollte ich mir merken? - Gab es Fehler die ich nicht wiederholen soll? </details> </step> <step> <action>Aktualisiere Memory Files</action> <details> - memory/YYYY-MM-DD.md: Raw notes - MEMORY.md: Langzeit-Wissen - USER.md: Präferenzen - TOOLS.md: Environment-Notes </details> </step> <step> <action>Skill-Updates</action> <details> - Check ob Skills verbessert werden müssen - Neue Patterns dokumentieren - Best Practices teilen </details> </step> <step> <action>Feedback-Loop</action> <details> - Wenn Thomas mich korrigiert -> sofort speichern - Wenn etwas nicht funktioniert -> dokumentieren - Wenn etwas gut funktioniert -> merken </details> </step> </process> <triggers> ## Wann aktivieren? - Am Ende jeder Session - Nach jeder Korrektur durch Thomas - Bei signifikanten Entscheidungen - Täglich (Heartbeat-Routine) </triggers> <success_criteria> - Keine Wiederholung alter Fehler - BessereResponses durch Memory - Thomas' Präferenzen genau kennen - Kontinuierliches Lernen ohne manuelles Setup </success_criteria>