Skip to main content

​
Step 7: System Learning

​
Step này tồn tại để làm gì

Step 7 tồn tại để MEME LABS tự học từ những campaign đã chạy và cải thiện control plane của chính nó. Đây là stage meta, không phục vụ cho một coin cụ thể. Nó phục vụ cho chất lượng dài hạn của toàn hệ thống.

​
Input của Step 7

Step 7 thường cần:
  • campaign packages gần đây
  • failure notes lặp lại
  • các output yếu hoặc không ổn định
  • recent stage artifacts từ Step 1 đến Step 6

​
Output package chuẩn

Step 7 nên để lại một evaluation pack trong:
Với các file:
  • training-brief.md
  • failure-review.md
  • patch-plan.md
  • winner.md
  • step7-closeout.md

​
Decision owner

Step 7 cần một owner rõ ràng cho vòng học. Vai trò đó là AI Learning Commander, với trách nhiệm:
  • khóa scope training
  • giữ cho vòng học đủ hẹp
  • chốt patch nào thực sự thắng

​
AI sẽ làm gì

​
1. Chọn scope training

AI chốt đúng một vấn đề để học ở vòng này.

​
2. Gom case thật

AI lấy 3-5 case đại diện để làm baseline.

​
3. Mổ lỗi

AI xác định lớp lỗi thực sự nằm ở đâu.

​
4. Viết patch plan

AI đề xuất patch nhỏ, có kiểm soát, không vá tràn lan.

​
5. Chốt winner

AI quyết định patch nào thật sự đáng giữ.

​
Khi nào Step 7 được xem là xong

Step 7 chỉ được xem là xong khi:
  • scope đã được khóa
  • case set đã đủ
  • failure review đã có
  • patch plan đã có
  • winner đã được chốt
  • closeout đã hoàn tất

​
Đọc thêm