continual-learning

# Guide pour implémenter l'apprentissage continu dans les agents de codage IA — hooks, scoping mémoire, patterns de réflexion. À utiliser lors de la mise en place de l'infrastructure d'apprentissage pour les agents.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill continual-learning

Apprentissage Continu pour les Agents IA de Codage

Votre agent oublie tout entre les sessions. L'apprentissage continu résout ce problème.

La Boucle

Expérience → Capture → Réflexion → Persistance → Application
     ↑                                              │
     └──────────────────────────────────────────────┘

Démarrage Rapide

Installez le hook (une étape) :

cp -r hooks/continual-learning .github/hooks/

S'initialise automatiquement à la première session. Aucune configuration requise.

Mémoire à Deux Niveaux

Global (~/.copilot/learnings.db) — vous suit dans tous les projets :

  • Motifs d'outils (quels outils échouent, lesquels fonctionnent)
  • Conventions inter-projets
  • Préférences de codage générales

Local (.copilot-memory/learnings.db) — reste dans ce dépôt :

  • Conventions spécifiques au projet
  • Erreurs courantes pour cette base de code
  • Préférences de l'équipe

Comment les Apprentissages Sont Stockés

Automatique (via hooks)

Le hook observe les résultats des outils et détecte les motifs d'échec :

Session 1 : l'outil bash échoue 4 fois → apprentissage stocké : "bash échoue fréquemment"
Session 2 : le hook affiche cet apprentissage au démarrage → l'agent ajuste son approche

Natif à l'agent (via store_memory / SQL)

L'agent peut écrire les apprentissages directement :

INSERT INTO learnings (scope, category, content, source)
VALUES ('local', 'convention', 'Ce projet utilise Result<T> et non des exceptions', 'user_correction');

Catégories : pattern, mistake, preference, tool_insight

Manuel (fichiers de mémoire)

Pour les connaissances lisibles et versionnées :

# .copilot-memory/conventions.md
- Utilisez DefaultAzureCredential pour toute l'authentification Azure
- Le paramètre est semantic_configuration_name=, pas semantic_configuration=

Compaction

Les apprentissages se dégradent avec le temps :

  • Les entrées de plus de 60 jours avec un faible nombre de consultations sont supprimées
  • Les apprentissages de haut value (fréquemment référencés) persistent indéfiniment
  • Les journaux d'outils sont supprimés après 7 jours

Cela empêche une croissance illimitée tout en préservant ce qui compte.

Bonnes Pratiques

  1. Une étape pour installer — si cela prend plus que cp -r, ce ne sera pas adopté
  2. Délimitez correctement — global pour les motifs d'outils, local pour les conventions de projet
  3. Soyez précis — "Utilisez semantic_configuration_name=" vaut mieux que "utilisez le bon paramètre"
  4. Laissez-le se composer — de petites améliorations par session créent des gains exponentiels sur des semaines