Learning Loop — Continuous Learning from Errors

Automatische Fehler-Capture, Kategorisierung, Memory-Speicherung, Skill-Generierung und Trend-Analyse.

CLI Modi

Modus	Beschreibung
--capture	Scanne alle Logs nach Fehlern
--analyze	Kategorisiere und aktualisiere Memory
--suggest	Generiere Skills fuer wiederkehrende Fehler (count >= 4)
--trend	Zeige Verbesserungs-Trend (Fix-Rate, Fehler/h)
`--report [html	json]`
--auto	Full Cycle: capture -> analyze -> suggest -> report

Exit-Codes: 0=stabil, 1=neue Muster, 2=neue Skills

Kategorien (13)

import_error, connection_failed, timeout, permission, syntax_error, file_not_found, api_error, provider_error, memory_error, cua_driver_error, tool_error, lsp_error, unknown

Speicherstruktur

• .learning-loop/memory.json - Pattern-Memory
• .learning-loop/metrics.json - Zeitreihen-Metriken
• .learning-loop/last_capture.json - Letzter Capture-Zustand
• .learning-loop/learning-loop-report.html - HTML-Report
• skills/learning-loop/ - Auto-generierte Skills

Setup

python scripts/learning-loop.py --auto       # Erster voller Durchlauf
python scripts/learning-loop.py --trend      # Trend anzeigen
python scripts/learning-loop.py --report      # Report generieren

Cron-Job (alle 60min)

{
  "name": "Learning Loop Auto Cycle 60min",
  "script": "learning-loop.py --auto",
  "no_agent": true,
  "schedule": {"kind": "interval", "minutes": 60},
  "workdir": "C:\\Users\\damir\\AppData\\Local\\openamer-laptop"
}