/drain

Bekleyen öğrenme kuyruğunu bilgi tabanına katar — her öğeyi wiki'ye, journal'a ya da bir ajanın bilgi tabanına yönlendirir, ardından onaylayarak (ack) kuyruktan siler.

/drain, v2 öğrenme döngüsünün tüketen yarısıdır. Yakalama kendiliğinden ve belirlenimcidir: Claude bir konuşma sırasında öğrenmeleri işaretler (görünür bir 📝 Öğrenildi: satırı, artı gizli bir <!-- learning --> işaretçisi), atl tick ise her birini dayanıklı bir bbolt kuyruğuna tam olarak bir kez aktarır. Bu beceri, CLI'nin tek başına yapamayacağı LLM yarısıdır — ve artık arka planda kendiliğinden çalışır: kuyruk boş olmadığında hook ajana sinyal verir ve ajan, elle /drain beklemek yerine (learning-capture kuralı uyarınca) bir arka plan drain alt-ajanı başlatır. Yalnızca bir geçişi zorlamak için elle çalıştır. İki yargı işi yapar:

1. Madenleme — ajanın işaretlemeyi unuttuğu öğrenmeleri (kullanıcının düzeltmeleri, geri almaları, tekrarlanan hataları) konuşmadan çıkarır ve herhangi bir işaretçi gibi kuyruğa ekler. İşaretçi yakalaması yalnızca ajanın fark ettiğini yakalar; tekrarlanmaması gereken hatalar ise tam da ajanın fark etmedikleridir.
2. Kalite kapısı, sonra birleştirme — kuyruktaki her öğe için saklanmaya değer mi diye karar verir (Kaydet / Düzelt / Birleştir / At), sonra saklananları wiki'ye, journal'a ya da bir ajanın bilgi tabanına yönlendirir ve her birini onaylar (ack).

Ne zaman kullanılır?

• atl, oturum başında "N learning(s) pending" raporladığında.
• atl, yakalama-bekçisi sinyalini (atl: capture-watchdog (learning) — no learning markers for N assistant turn(s) …) ateşlediğinde: özlü bir seri hiç learning işaretçisi olmadan geçti, dolayısıyla kuyruk boş olabilir — mining adımı çalıştırmanın amacıdır; işaretlenen seriyi tarar ve işaretlenmesi gerekeni kurtarır. Bekçi her yakalama kanalını ayrı ayrı ölçer, dolayısıyla bir (profile-fact) sinyali bu becerinin değil /profile-drain'in tetikleyicisidir; ikisi aynı turda da ateşleyebilir.
• Öğrenme kuyruğunu elle işlemek istediğin her an.

CLI yarısı atl learnings tarafından sunulur: status bekleyen sayıları gösterir, peek bu becerinin tükettiği öğeleri listeler, ack ise işlenmiş bir öğeyi siler. Kuyruk mevcut proje dizinine göre anahtarlanır; bu yüzden beceriyi, öğrenmelerini boşaltmak istediğin projeden çalıştır.

Neden ack = silme?

Kuyruk, içerik özetine (hash) göre tam-olarak-bir-kez teslim ve yineleme ayıklama güvencesi verir. Onaylanmış bir öğe kuyruktan silinir, böylece bir daha asla yeniden raporlanamaz — v1'in yeniden-raporlama hata sınıfı yapısal olarak ortadan kalkmıştır. Madenleme adımı son konuşmayı okur, ama yakaladığı her şey bir işaretçi gibi kuyruğa eklenir ve aynı içerik özetiyle yinelemesi ayıklanır; bu yüzden /drain'i yeniden çalıştırmak güvenlidir: zaten kaydettiğin bir ders işlemsizliğe (no-op) yeniden eklenir, madenlenecek yeni bir şeyi olmayan boş bir kuyruk da işlemsizdir.

Yordam

1. Konuşmayı işaretlenmemiş öğrenmeler için madenle

Kuyruğa gözatmadan önce, ajanın işaretlemeyi unuttuğunu derle. Konuşma akışını tara (yalnızca düz metin — araç çağrıları ve sonuçları ayıklanır):

atl learnings transcript --channel learning

Bunu bir tarama yapan şey --channel bayrağıdır: son drain'in bıraktığı yerden devam eder ve learning imlecini ileri taşır; böylece ardışık drain'ler bir oturumu baştan sona kapsar. Bayrak olmadan komut, yalnızca en son düz metnin düz bir okumasıdır ve iki drain arasında biriken her şey ikisi tarafından da okunmaz. Hâlâ madenlenmemiş transkript bildirirse, drain bunu özetinde raporlar; büyük bir birikim tek seferde değil ardışık çalıştırmalarda erir, çünkü 256 KB bütçesi madenleme alt-ajanının bağlamına sığmak için vardır.

Onu, işaretçi olarak hiç yakalanmamış kalıcı öğrenmeler için tara: kullanıcı düzeltmeleri (kullanıcı ajanın yanlış olduğunu ve nasıl düzeltileceğini söyledi), geri almalar (bir yaklaşım denendi, reddedildi, değiştirildi) ve tekrarlanan hatalar (aynı sınıf hata yeniden ortaya çıktı). Her biri için dersi gerekçesiyle belirten tek satırlık bir öğrenme yaz ve onu tıpkı bir işaretçi gibi kuyruğa ekle:

atl learnings _enqueue learning "<ders, gerekçesiyle>"

Katı ol — yalnızca asla-tekrarlanmaması gerekeni madenle; tek seferlik ya da zaten apaçık olan her şey gürültüdür. Kuyruk içerik özetiyle yineleme ayıkladığından aynı dersi yeniden madenlemek güvenli bir işlemsizliktir (no-op), ama asıl süzgeç 3. adımdaki kalite kapısıdır. Hiçbir şey uygun değilse, hiçbir şey ekleme.

2. Kuyruğa gözat

Proje dizininde çalıştır:

atl learnings peek --channel learning --json

Her öğe {id, channel, payload, enqueued_at} biçimindedir — artık hem ajanın düşürdüğü işaretçiler hem de az önce madenlediklerin. payload serbest metindir. Liste boşsa "boşaltılacak bir şey yok" diye raporla ve dur.

3. Saklamadan önce her öğeyi kalite kapısından geçir

Bir öğrenme deposu şiştiğinde çürür, bu yüzden körlemesine kaydetme. Her öğe için önce mevcut bilgiyi grep'le (.atl/wiki/, .atl/journal/, sahibi olan bir ajanın children/ dizini), sonra holistik bir karar ver:

Karar	Ne zaman	Eylem
Kaydet	Yeni, kalıcı, saklanmaya değer	Yönlendir + yaz (4–5. adımlar)
Düzelt-sonra-Kaydet	Saklanmaya değer ama yazıldığı hâliyle belirsiz	İfadeyi keskinleştir, sonra yönlendir + yaz
Birleştir	Mevcut bir sayfa/madde zaten kapsıyor	Nüansı o nota kat — yeni dosya yok — sonra onayla
At	Önemsiz, tek seferlik, gereksiz ya da apaçık	Onayla, hiçbir şey yazma

Bu, sayısal bir puan değil, holistik bir yargıdır. Neredeyse-yinelenen bir sayfa yerine Birleştir'e, marjinal bir öğe yerine At'a yat — bağımsız bir madde için eşik "ileride bir oturum bunun var olmasına sevinir mi" sorusudur. Birleştir ve At, ikisi de bir ack ile biter; yalnızca Kaydet / Düzelt-sonra-Kaydet yönlendirmeye geçer.

4. Saklanan her öğeyi payload'ının biçimine göre yönlendir

v2 işaretçisi topic/kind üst verisi taşımaz — hedefi payload'dan sen çıkarırsın ve içerikten kebab-case bir topic türetirsin (tek kavram: auth-refresh, redis-ttl).

Payload biçimi	Hedef
Konu biçimli güncel doğru ("kimlik doğrulamanın doğru yolu …")	Wiki — <proj>/.atl/wiki/<topic>.md (varsa yerine yaz / birleştir) + journal
Tarih damgalı anlatı ("X denedik, sonra Y, sonunda Y işe yaradı")	Yalnızca journal — <proj>/.atl/journal/<YYYY-MM-DD>.md (ekle)
Belirli bir kurulu ajan için alan bilgisi	Ajan KB — <scope>/.claude/agents/<agent>/children/<topic>.md + o ajanın ## Knowledge Base bölümünü yeniden inşa et + journal
Tekrar eden bir iş akışı, billurlaşmış bir sözleşme, sahibi olan ajanı bulunmayan yeni bir alan ya da bir ajanın/becerinin kimlik genişlemesi	Yapısal — özerk biçimde YAZMA; topla ve öner

Sahibi olan ajanı bulmak için <proj>/.claude/agents/ ve ~/.claude/agents/ altındaki kurulu ajanlara bak (proje, global'i gölgeler). Hiçbir ajan onu açıkça sahiplenmiyorsa, bunun yerine wiki'ye yönlendir. Yazdığın şeye daima NEDEN'i kat — gerekçesiz bir gerçek çürür.

5. Yaz, sonra onayla — birer birer

Yapısal olmayan yazımlar sessizdir (onay yok). Her öğe birleştirildikten sonra, kuyruktan çıkması için onayla:

atl learnings ack <id>

Yalnızca yazım başarıyla tamamlandıktan sonra onayla. Bir öğeyi birleştiremiyorsan, onu bırak (onaylama) ve raporda not düş.

6. Yapısal değişiklikler — öner, asla kendiliğinden uygulama

"Yapısal" satırı için ajanları/becerileri/kuralları sessizce yazma. Onları topla ve en sonunda her birini AskUserQuestion üzerinden öner (yeni ajan / yeni beceri / yeni kural / kimlik değişikliği). Bu, reaktif-yaratım sınırıdır: yapısal büyümeyi bir insan onaylar. Yapısal bir öğeyi yalnızca önerisi çözüme bağlandıktan sonra onayla.

7. Raporla

Neyin nereye indiğini özetle: öğe başına, konu → hedef; oluşturulan yeni dosyaları ve varsa yapısal önerileri listele. Kısa tut.

CLI yarısı

/drain, atl learnings altındaki belirlenimci eylemleri sürer:

atl learnings transcript --channel learning   # madenleme taramasını kaldığı yerden sürdür (1. adım)
atl learnings status          # bu proje için kanal başına bekleyen sayılar
atl learnings peek            # bekleyen öğeleri listele (insan tarafından okunabilir)
atl learnings peek --json     # becerinin tükettiği tam, makinece okunabilir liste
atl learnings peek --channel learning   # tek bir kanala süz
atl learnings ack <id>        # işlenmiş bir öğeyi kuyruktan sil

Bayraklar:

• transcript --limit <n> — en son N transkripti okur (varsayılan 2); --json rol/metin kayıtları verir.
• peek --json — bekleyen öğeleri JSON olarak yayımlar (id, channel, payload, enqueued_at).
• peek --channel <name> — tek bir kanala süzer (ör. learning).

status isteğe bağlı tek bir bayrak alır — --json, bekleyen sayıları JSON olarak yayımlar. ack tam olarak bir argüman alır — öğenin id'si (bunun belirsizliğe yer bırakmayan bir ön eki de çözümlenir). Madenleme adımının kendisi, gizli atl learnings _enqueue learning "<ders>" yardımcısıyla (yakalamanın kullandığının aynısı) kuyruğa ekler; böylece yineleme ayıklama kuyrukta yaşar.

Kanallar

Kuyruk çok kanallıdır. /drain yalnızca learning kanalını işler. profile-fact kanalı, yayımlanmış profile-team takımının /profile-drain skill'i (profile-team ile birlikte kurulur) tarafından işlenir, burada değil.

Ajan KB yeniden inşası

Bir ajanın bilgi tabanı agent.md + bir children/ dizinidir. Her çocuk tek bir konudur ve knowledge-base-summary frontmatter alanı taşır:

---
knowledge-base-summary: "<agent.md'nin Knowledge Base bölümünde kullanılan tek satırlık özet>"
---

# <Konu Başlığı>

<asıl bilgi — desenler, örnekler, gerekçe>

Bir çocuğu yazdıktan ya da güncelledikten sonra, agent.md'nin ## Knowledge Base bölümünü çocukların frontmatter alanlarından (dosya adına göre sıralı) tümüyle yeniden inşa et. O bölüm türetilmiştir, elle düzenlenmez — her çalıştırmada baştan sona değiştirilir. Becerilerin bir karşılığı yoktur: beceriler bilgi deposu değil, yordamdır; bu yüzden /drain yalnızca bir ajanın ## Knowledge Base bölümünü yeniden inşa eder — beceri "Accumulated Learnings" bölümü diye bir şey yoktur.

Wiki dizini yeniden inşası

Bir /drain çalıştırması bir .atl/wiki/ sayfasını yazdığında ya da güncellediğinde, projenin CLAUDE.md'sindeki <!-- wiki:index --> bloğunu yeniden inşa eder ki bilgi haritası eşzamanlı kalsın — sayfa başına bir - [topic](.atl/wiki/topic.md) — özet satırı, dosya adına göre sıralı, türetilmiş (elle düzenlenmez). Projede CLAUDE.md yoksa yeniden inşa atlanır (atl init / atl install dosyayı oluşturur). Bloğun biçimi ve yerleşimi için Claude Code kuralları sayfasına bak.

Örnekler

Oturum başı bir komut isteminin ardından boşaltma

Yeni bir oturum açılır ve atl iki bekleyen öğrenme raporlar. Onları işle:

atl learnings peek --channel learning --json

[
  {
    "id": "9f1c2a3b4d5e",
    "channel": "learning",
    "payload": "Redis cache TTL should be 30 minutes, not 15 — 15 caused cold-start thrash under load.",
    "enqueued_at": "2026-06-21T09:14:02Z"
  }
]

redis-ttl konusunu wiki'ye (güncel doğru) yaz ve bugünün journal'ına tarihli bir madde ekle, sonra onayla:

atl learnings ack 9f1c2a3b4d5e

Boşaltmadan kuyruğu denetle

atl learnings status

learning queue — pending by channel:
  learning       2

Kapsam

Wiki ve journal, <proj>/.atl/ altındaki proje bilgisidir. Ajan KB'si ajanın kurulum kapsamını izler — bir proje .claude/ dizini global ~/.claude/ dizinini gölgeler.

Kaynak

• Belirtim: core/skills/drain/SKILL.md
• CLI: cli/cmd/atl/commands/learnings.go