Chaque session rend vos agents plus intelligents.
Le Learning Engine surveille chaque agent exécuté, distille ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné, et transmet ces leçons - de sorte que le système s'améliore à chaque validation, sans réglage manuel des invites.
Les connaissances institutionnelles de votre équipe, combinées.
Les taux de réussite au premier passage augmentent à mesure que le Learning Engine absorbe votre base de code, vos critiques et vos conventions. Courbe illustrative de l'ensemble d'évaluation interne CodeCourier.
Les connaissances institutionnelles de votre équipe, codées automatiquement – pas de réglage manuel rapide, pas de réglage fin du modèle.
La boucle d'apprentissage, en quatre mouvements.
Un pipeline hors ligne qui transforme chaque exécution d'agent (réussie, échouée, abandonnée) en un contexte durable et réutilisable pour la suivante.
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Capturer
Chaque action, décision, appel d'outil et résultat de l'agent est enregistré dans des flux d'événements structurés - le substrat brut de tout ce qui suit.
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Distiller
Un pipeline de distillation hors ligne analyse les analyses réussies et échouées pour identifier les modèles récurrents, les pièges courants et les conventions d'équipe.
- 03
Agrégat
Les apprentissages bruts sont synthétisés dans des règles réutilisables, attachées aux dépôts et aux personas, versionnées comme du code afin que vous puissiez les réviser, les comparer et les restaurer.
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Injecter
Le nouvel agent exécute le bootstrap avec les apprentissages antérieurs comme contexte durable : pas de démarrage à froid, pas de réapprentissage des mêmes leçons, pas de jetons gaspillés.
Six types de connaissances, capturées automatiquement.
Le Learning Engine ne cherche pas à tout modéliser. Il recherche les modèles qui favorisent le succès dès le premier passage – ceux que les ingénieurs seniors ont en tête.
Conventions de code
Le style, le nom, les expressions idiomatiques et les modèles recherchés par les évaluateurs de votre équipe - encodés automatiquement.
Pièges courants
Bogues que votre base de code produit à plusieurs reprises, détectés une fois et évités à chaque exécution ultérieure.
Décisions architecturales
ADR, limites des modules, hiérarchies de dénomination : les règles structurelles que le nouveau code doit respecter.
Examiner les commentaires
Des modèles de critiques récurrents de la part des évaluateurs humains, transformés en garde-fous préventifs pour le prochain PR.
Connaissance du domaine
Règles métier, terminologie et cas extrêmes qui ne figurent pas dans le code mais qui comptent pour la bonne réponse.
Préférences des outils
Quelles bibliothèques, frameworks et idiomes votre équipe choisit – et ceux qu’elle évite activement.
Ascenseur mesurable, course après course.
Mesuré sur l'ensemble d'évaluation interne CodeCourier, premier trimestre 2026. À titre d'illustration : l'amélioration réelle dépend de votre base de code, de votre culture de révision et du volume d'exécution.
Vous décidez ce qui est appris et où cela se trouve.
L’apprentissage est facultatif à chaque niveau. Rien ne quitte un dépôt à moins que vous n'en fassiez explicitement la promotion, et chaque agrégation aboutit à une piste d'audit.
Portée du dépôt
Les apprentissages restent dans leur dépôt par défaut. Un modèle capturé dans un projet ne se propage jamais dans un autre sans une promotion explicite.
Portée Persona
Associez des apprentissages spécifiques à des rôles d'agent spécifiques : les leçons du spécialiste TypeScript restent séparées de celles du rédacteur de la documentation.
À l’échelle de l’organisation (opt-in)
Des agrégations cross-repo sont disponibles pour les équipes de plateforme lorsque vous souhaitez que des conventions partagées voyagent ensemble.
Vous pouvez réviser, épingler ou rejeter tout apprentissage agrégé. Rien n'est livré sans piste d'audit - et chaque injection est rejouable.
Alimente le reste du produit.
Le Learning Engine n'est pas une surface autonome : c'est la couche qui améliore discrètement toutes les autres capacités du CodeCourier au fil du temps.
Prêt à voir l’expertise de votre équipe s’accumuler ?
Déployez votre premier agent en quelques minutes. Chaque course à partir de ce point alimente le Learning Engine - et chaque course suivante récolte l'ascenseur.
Embauchez votre premier ingénieur IA.
Expédier avant l'heure du déjeuner.
5 minutes pour embarquer. Premier PR dans l'heure. Annulez à tout moment.