O loop que aprende|INEMA.CLUB-PRO

Formação LOOP-R Engenharia · curso 5 de 6, o último · 8 aulas

O loop que aprende: melhorar com número, promover com aprovação e voltar atrás sem perder nada

Hipótese com número, experimento que mantém ou descarta por uma métrica só, cartão de decisão, promoção e rollback, lições que viram regra vinculante, o risco de otimizar contra o próprio medidor e o custo de cada ciclo. Tudo com scripts pequenos que você roda primeiro sem gastar cota.

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Laboratório escuro com dois módulos de circuito lado a lado ligados a um mostrador analógico e um cabo em laço; título do curso à esquerda.
  • 8aulas
  • 24exercícios com saída esperada
  • 13scripts no kit; os ensaios não chamam modelo
  • 2passos reais com modelo, uma chamada cada

Os 6 cursos da formação

Este é o curso 5, o último. A aula 8 junta as peças dos seis. Ordem sugerida: 0 → 1 → 2 → 3 → 4 → 5.

  1. Curso 0Base: anatomia do loopAs cinco peças, o harness, os motores de loop, o LOOP-R, critério de pronto de 0 a 4 e tetos.Abrir o curso
  2. Curso 1Verificação e evalsAvaliador separado e cético, testes congelados, reward hacking, conjunto de ouro e juiz calibrado.Abrir o curso
  3. Curso 2Execução longaO kit de sete arquivos, goal.md nível 3+, contexto em faixas, handoff, loop headless e medição.Abrir o curso
  4. Curso 3Multiagente e orquestraçãoQuando não usar, subagentes, gerador × avaliador, worktrees, filas e o time Claude + Codex.Abrir o curso
  5. Curso 4Segurança do loop autônomoTríade letal, Regra de Dois, injeção pelo conteúdo lido, hooks de guarda e sandbox.Abrir o curso
  6. Curso 5 · você está aquiO loop que aprendeHipótese com número, experimento, promoção e rollback, lições que viram regra e o risco de otimizar contra o medidor.Abrir o curso

As aulas

Na ordem em que o loop aprende: escrever a hipótese, testar, decidir e promover, guardar a lição, torná-la vinculante, proteger o medidor, medir o custo e montar tudo no seu sistema.

  1. Aula 1 · 15 minHipótese com númeroUm loop que aprende começa por uma frase que pode dar errado. "Melhorar a triagem" nunca dá errado, por isso não ensina nada. Nesta aula você escreve a hipótese com processo, métrica, atual, alvo, comando de medida e o que não pode piorar, e calcula quanto tempo o teste leva antes de rodá-lo.
  2. Aula 2 · 20 minExperimento: manter ou descartar por uma métrica sóO desenho mais limpo de loop que melhora sozinho é curto: o agente muda uma coisa, um comando dá a nota, melhorou fica com commit, não melhorou volta com git reset, e tudo vira uma linha num arquivo. Nesta aula você roda esse ciclo com agentes falsos e depois com o Claude Code de verdade.
  3. Aula 3 · 20 minCartão de decisão, promoção e rollbackUm keep no laboratório ainda não é a versão oficial. Em produção, a versão nova só sobe quando o veredito diz que B ganhou sem piorar nada, alguém aprova pelo cartão de cinco linhas e há um caminho de volta que não apaga nada. Nesta aula você refaz os vereditos publicados do exemplo do LOOP-R, promove e reverte.
  4. Aula 4 · 20 minLições e regras: aprovação em lote e revisão de regra vencidaO outro lado do loop que aprende não é número: é a lição que o agente tira de um erro. Escrita direto no CLAUDE.md, ela só cresce, ninguém decide nem revisa. Nesta aula você usa o SIL Loop R: ocorrência, proposta, aprovação em lote com decisão explícita e revisão automática quando o arquivo da regra muda.
  5. Aula 5 · 18 minPromoção para o AGENTS.md e regra vinculanteUma regra aprovada que mora só num banco de dados não chega à sessão nova: ela só existe se alguém lembrar de consultar. Nesta aula você faz a pergunta de promoção, registra o degrau de proteção e o vazamento conhecido, grava o bloco no AGENTS.md com diff antes, e vê o check acusar quando alguém edita o bloco à mão.
  6. Aula 6 · 18 minO risco de otimizar contra o próprio medidorUm loop que melhora a si mesmo vai achar o caminho mais curto para a nota subir, e o mais curto nem sempre é melhorar o sistema: pode ser decorar os casos ou mexer no medidor. Nesta aula você vê os dois atalhos virarem keep, fecha com medidor congelado fora do repo e casos escondidos, e vê uma mudança real do Claude cair.
  7. Aula 7 · 18 minObservabilidade: rastros e custo por cicloUm loop que roda sozinho precisa deixar rastro: quanto tempo cada ciclo levou, quantos tokens gastou, o que decidiu e por quê. Sem isso, um laço de erro ou um ciclo que estoura a cota só aparece na fatura do fim do mês. Nesta aula você grava uma linha por ciclo e tira dela custo por ciclo, custo por keep e os alertas.
  8. Aula 8 · 20 minMontar o LOOP-R no seu sistemaAs sete aulas deram as peças: hipótese, experimento, promoção, lições, regra vinculante, medidor protegido e rastro. Falta juntar no seu sistema e conferir que nenhuma ficou de fora. Esta aula também fecha a formação: o que cada um dos seis cursos põe no loop e o plano datado para montar o seu.

Para quem é

  1. 1Quem já usa Claude Code ou Codex no terminal e quer que o agente melhore com o tempo, sem promover ruído.
  2. 2Quem tem um processo com número (triagem, proposta, atendimento, build) e quer testar mudanças com regra clara de manter ou descartar.
  3. 3Quem acumula lições num CLAUDE.md que só cresce e quer decisão, revisão e regra vinculante.

O que você sai fazendo

  1. 1Escrever hipótese com número e saber, antes de rodar, quantas semanas o teste leva.
  2. 2Rodar experimentos keep/discard com git e decidir por veredito com guarda-corpos, cartão e aprovação humana.
  3. 3Promover e reverter versões sem apagar nada, e transformar lição em regra vinculante no AGENTS.md.
  4. 4Pegar o agente que melhora a nota sem melhorar o sistema e medir o custo de cada ciclo.

Antes de começar

  1. 1Linux ou macOS com git e Python 3. Os ensaios não chamam modelo nenhum.
  2. 2Os repositórios públicos loop-r e sil-loop-r clonados em ~/projetos (o kit lê os dois, nunca grava neles).
  3. 3Recomendado: os cursos 0 a 4 da formação. Este curso aponta para eles quando o assunto é deles.