learning-loop

依存関係

Python 3.8 以降が必要です（標準ライブラリのみ）。

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Learning Loop (learning-loop)

分離されたエージェントセッション間で知識を維持する認知的継続プロトコルです。

目次

• 依存関係
• 制約事項
• クイックスタート
• ワークフロー
• 検証
• 参考資料

制約事項

• シミュレーション禁止ルール：実際に実行せずに、「これから行うこと」を説明したり、手順を完了済みとして記録したりしないでください。
• 必須の終了処理：セッションの終了時には、完全な終了シーケンスを実行する必要があります。
• 前提コンテキスト：コードを変更する前に、Wakeup の後で必ず有効なセッションコンテキストを確立してください。

クイックスタート

# Initialize learning loop session and load orientation context
python3 -c "import sys; print('Learning loop initialized across Orientation -> Synthesis -> Gate')"

ワークフロー

Orientation -> Synthesis -> Strategic Gate -> Red Team Audit -> [Execution] -> Completion

1. フェーズ I（オリエンテーション）：ローカルの入門資料を読み、セッション状態を読み込み、準備状況を確認します。
2. フェーズ II（統合）：調査を実施し、モジュール化した調査結果をメモリ／Wiki に記録します。
3. フェーズ III（戦略的ゲート）：調査結果を人間に提示し、続行するには明示的な承認を求めます。
4. フェーズ IV（レッドチーム監査）：実行前に、調査パケットを敵対的レビューに提出します。
5. フェーズ V（実行と完了）：単一ループ（単独で実装）または二重ループ（委任）を行い、振り返りを記録します。

検証

# Verify session completion and check retrospective entry
test -f references/phases.md && echo "Phase contracts valid"
git status --short

参考資料

• phases.md — 各フェーズと終了基準の詳細な説明。
• self-correction.md — 差し戻しと修正のプロトコル。
• acceptance-criteria.md — 検証ゲートの基準。
• fallback-tree.md — 調査が行き詰まった場合のエスカレーション経路。