Jede Session macht deine Agenten klüger.
Die Learning Engine beobachtet jeden Agentenlauf, destilliert, was funktioniert hat und was nicht, und gibt diese Lektionen weiter - so wird das System mit jedem Commit besser, ohne manuelles Prompt-Tuning.
Das institutionelle Wissen deines Teams - kontinuierlich kumuliert.
Die First-Pass-Success-Rate steigt, während die Learning Engine deine Codebasis, Reviews und Konventionen aufnimmt. Illustrative Kurve aus dem internen CodeCourier-Eval-Set.
Das institutionelle Wissen deines Teams - automatisch kodiert. Kein manuelles Prompt-Tuning, kein Model-Fine-Tuning.
Der Lernzyklus in vier Schritten.
Eine Offline-Pipeline, die jeden Agentenlauf - erfolgreich, fehlgeschlagen, abgebrochen - in dauerhaften, wiederverwendbaren Kontext für den nächsten verwandelt.
- 01
Erfassen
Jede Agentenaktion, Entscheidung, jeder Tool-Aufruf und Outcome wird in strukturierten Event-Streams aufgezeichnet - das Rohmaterial für alles, was folgt.
- 02
Destillieren
Eine Offline-Destillations-Pipeline analysiert erfolgreiche und fehlgeschlagene Läufe, um wiederkehrende Muster, häufige Fallstricke und Team-Konventionen zu identifizieren.
- 03
Aggregieren
Rohlernungen werden zu wiederverwendbaren Regeln synthetisiert, an Repos und Personas geheftet und wie Code versioniert - reviewbar, diffbar, rollback-fähig.
- 04
Injizieren
Neue Agentenläufe starten mit den vorigen Lernungen als dauerhaftem Kontext - kein Kaltstart, kein erneutes Lernen derselben Lektionen, keine verschwendeten Tokens.
Sechs Wissensarten, automatisch erfasst.
Die Learning Engine versucht nicht, alles zu modellieren. Sie sucht nach den Mustern, die die First-Pass-Success-Rate bewegen - jene, die Senior Engineers im Kopf tragen.
Code-Konventionen
Der Stil, die Benennungen, die Idiome deines Teams - automatisch kodiert.
Häufige Fallstricke
Bugs, die deine Codebasis wiederholt produziert - einmal erkannt, in jedem Folgelauf vermieden.
Architekturentscheidungen
ADRs, Modulgrenzen, Namenshierarchien - die strukturellen Regeln, die neuer Code respektieren muss.
Review-Feedback
Wiederkehrende Kritikmuster von menschlichen Reviewern - zu präventiven Guardrails für die nächste PR umgewandelt.
Domänenwissen
Geschäftsregeln, Terminologie und Edge Cases, die nicht im Code stehen, aber für die richtige Antwort entscheidend sind.
Tool-Präferenzen
Welche Libraries, Frameworks und Idiome dein Team wählt - und welche aktiv vermieden werden.
Messbarer Lift, Lauf für Lauf.
Gemessen am internen CodeCourier-Eval-Set, Q1 2026. Illustrativ - der reale Lift hängt von deiner Codebasis, Review-Kultur und Laufvolumen ab.
Du entscheidest, was gelernt wird - und wo es lebt.
Lernen ist auf jeder Ebene opt-in. Nichts verlässt ein Repo, ohne dass du es explizit promotest - und jede Aggregation landet mit Audit-Trail.
Repo-scoped
Lernungen bleiben standardmässig in ihrem Repo. Ein in einem Projekt erfasstes Muster gelangt ohne explizite Promotion nie in ein anderes.
Persona-scoped
Tagge spezifische Lernungen auf spezifische Agentenrollen - die Lektionen des TypeScript-Spezialisten bleiben getrennt vom Docs-Writer.
Org-scoped (opt-in)
Repo-übergreifende Aggregationen für Plattformteams - falls geteilte Konventionen gemeinsam reisen sollen.
Du kannst jede aggregierte Lernung reviewen, pinnen oder ablehnen. Nichts geht ohne Audit-Trail live - und jede Injection ist wiederabspielbar.
Treibt den Rest des Produkts an.
Die Learning Engine ist keine isolierte Oberfläche - sie ist die Schicht, die jede andere CodeCourier-Capability über die Zeit leise besser macht.
Bereit zu sehen, wie die Expertise deines Teams kumuliert?
Deploye deinen ersten Agenten in Minuten. Jeder Lauf ab diesem Punkt füttert die Learning Engine - und jeder weitere Lauf erntet den Lift.
Stellen Sie Ihren ersten KI-Ingenieur ein.
Bis zum Mittag live.
5 Minuten Onboarding. Erster PR innerhalb einer Stunde. Jederzeit kündbar.