Clase 1 · 15 min
Un loop que aprende empieza por una frase que puede salir mal. "Mejorar la triaje" nunca sale mal, por eso no enseña nada. En esta clase escribes la hipótesis con proceso, métrica, actual, objetivo, comando de medición y lo que no puede empeorar, y calculas cuánto tiempo toma la prueba antes de ejecutarla.
Empezar la clase
Objetivo: escribir una hipótesis con métrica, actual, objetivo, comando de medición y sin-empeorar, y calcular cuánto tiempo toma la prueba antes de ejecutarla.
Es la primera pregunta de /loop-r iniciar: qué proceso, y qué número quieres mover y de cuánto a cuánto. Haz clic en cada bloque.
Los campos y el cálculo vienen de loop-r/.claude/skills/loop-r/SKILL.md (iniciar) y loop-r/docs/05 (medición).
El LOOP-R propone una de cada una y prueba sobre la más rápida que todavía tenga una conexión plausible con la de dinero (loop-r/docs/05 §1).
Conversión, ticket, margen. Es lo que importa, pero quien responde es el cliente, semanas después.
Mientras no hay volumen, se convierte en un "sin empeorar" vigilado, no en el objetivo de la prueba.
Tasa de respuesta, agendamiento, clic útil. Responde en horas o días.
Es lo que el loop optimiza al comienzo. En el ejemplo del LOOP-R, la respuesta en 48h (20% → 30%) en lugar de la conversión (3% → 5%).
¿La salida cumple la rúbrica? ¿Acierta los casos? Corre en minutos, sin esperar a nadie.
Es el terreno del experimento de la clase 2: un conjunto fijo de casos y un comando que da la nota.
Cuando la nota del artefacto viene de un modelo con rúbrica, calibra antes: es el curso 1, clase 6.
La hipótesis es un archivo de texto con siete campos. El hipotese.py lo verifica y, para la prueba A/B, calcula la muestra (prueba z de dos proporciones, 95% de confianza, 80% de potencia).
hipótese: incluir sinônimos de reembolso (estorno, devolução) nas regras leva o acerto de 0.70 a 0.80 métrica: acerto da triagem nos 40 casos de casos.jsonl atual: 0.70 alvo: 0.80 direção: maximizar medida por: python3 kit/medir.py <repo> sem piorar: acerto nos casos escondidos (fora do repo)
K=~/projetos/loop-r-eng-aprende-v72/kit # git clone https://github.com/inematds/loop-r-eng-aprende-v72 ~/projetos/loop-r-eng-aprende-v72 for h in vaga triagem; do echo "## $h"; python3 $K/hipotese.py $K/hipoteses/$h.md; echo "saída: $?" done echo "## vendas: conversão 3% → 5%, 50 propostas por semana" python3 $K/hipotese.py $K/hipoteses/vendas-conversao.md --por-semana 50; echo "saída: $?" echo "## vendas: resposta em 48h 20% → 30% (métrica de sinal)" python3 $K/hipotese.py $K/hipoteses/vendas-resposta.md --por-semana 50 | tail -2
## vaga HIPÓTESE: REPROVADA falta: atual, alvo, medida por, sem piorar hipótese vaga sem número saída: 1 ## triagem HIPÓTESE: OK — acerto da triagem nos 40 casos de casos.jsonl: 0.7 → 0.8 (maximizar) medida por: python3 kit/medir.py <repo> sem piorar: acerto nos casos escondidos (fora do repo) saída: 0 ## vendas: conversão 3% → 5%, 50 propostas por semana HIPÓTESE: OK — conversão (proposta que virou pacote pago em até 15 dias): 0.03 → 0.05 (maximizar) medida por: coluna resultado de dados/execucoes.csv, A contra B sem piorar: margem média, reclamações, opt-out amostra mínima: 1506 por variante (95%, poder 80%) — 3012 no total com 50 por semana: 61 semanas AVISO: mais de 12 semanas — teste uma métrica de sinal mais rápida e vigie esta saída: 0 ## vendas: resposta em 48h 20% → 30% (métrica de sinal) amostra mínima: 294 por variante (95%, poder 80%) — 588 no total com 50 por semana: 12 semanas
El loop-r/docs/05 redondea el mismo cálculo a "~1.500 por variante, 60 semanas" (3% → 5%) y "~300, 12 semanas" (20% → 30%). Con 50 propuestas por semana, la conversión lleva más de un año; la respuesta, tres meses.
Escribir el objetivo después de ver el resultado ("subió a 26%, entonces el objetivo era 25%"). La hipótesis va a un archivo, con commit, antes del experimento; git muestra la fecha.
Y probar directamente la métrica de dinero con poco volumen: la prueba nunca termina, y la tentación de parar "porque va ganando" promueve ruido (clase 3).
Primero el ensayo, después tu hipótesis.
Clona el repositorio del curso y corre el ensayo anterior.
Listo cuando: la vacante termina con HIPÓTESE: REPROVADA y saída: 1; la triagem con HIPÓTESE: OK y saída: 0; la conversión muestra 61 semanas y el AVISO.
Elige un proceso tuyo que ya tenga número (tasa de acierto de un agente, tiempo de build, tests que pasan, respuestas). Escribe hipotese.md con los siete campos, con la medida como un comando que puedas ejecutar hoy. Si es un A/B con personas, ejecútalo con --por-semana y tu volumen real.
Listo cuando: python3 $K/hipotese.py hipotese.md; echo "saída: $?" → HIPÓTESE: OK y saída: 0; y el comando de "medida por", ejecutado ahora, imprime el valor de "atual".
Si tu prueba pasó de 12 semanas, cambia la métrica objetivo por una de señal o de artefacto y pasa la de dinero a "sin empeorar".
Listo cuando: python3 $K/hipotese.py hipotese.md --por-semana [tu volumen] → sin la línea AVISO.
Pregunta 1 de 4
"Mejorar las reglas de triagem para que el soporte sea más rápido." ¿Qué falta para que sea una hipótesis comprobable?competencia
Pregunta 2 de 4
Con 50 propuestas por semana, probar la conversión de 3% a 5% toma aproximadamente cuánto tiempo?competencia
Pregunta 3 de 4
¿Cuál es el papel de una métrica de señal en el loop?
Pregunta 4 de 4
¿Cuándo debe ir la hipótesis a un archivo con commit?
Elige una alternativa. La explicación aparece después de tu intento.