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# 強化学習

> Kody はインタラクションのたびに賢くなります。チームのフィードバックから学習することで、チームの設定と標準に合わせてコードサジェストを継続的に適応させます。

## クイック概要

* 👍 サムズアップ：Kody がチームが好むものを学習します
* 👎 サムズダウン：Kody が避けるべきものを学習します
* ✨ 自動学習：Kody はどのサジェストが実装されたかを追跡します

## 学習の仕組み

<img src="https://mintcdn.com/kodus/AvHTi3FgfIMZisRO/images/finetuning.png?fit=max&auto=format&n=AvHTi3FgfIMZisRO&q=85&s=2f666c1cd3b62fe8f0f7b95e048576c8" alt="Kody の学習" width="2520" height="1734" data-path="images/finetuning.png" />

### 1. フィードバックの収集

Kody は 3 つの主要なソースから学習します：

* **直接リアクション**：チームメンバーはあらゆるコード管理ツールで Kody のサジェストにリアクションできます：

  * 👍 = 「これが欲しいもの」
  * 👎 = 「これはスタイルに合わない」

* **実装追跡**：チームが Kody のサジェストを実装すると、それをポジティブなフィードバックとしてマークします

* **パターン認識**：Kody はチームの設定に基づいて知識クラスターを構築します

### 2. スマートフィルタリング

十分なデータが蓄積されると、Kody は：

1. 新しいコードサジェストを分析します
2. チームの設定クラスターと比較します
3. チームのスタイルに合ったサジェストのみを表示します
4. 以前に拒否されたものと類似したサジェストをフィルタリングします

## フィードバックが重要な理由

より多くのフィードバックを提供するほど、Kody は以下においてより優れるようになります：

* ✅ コーディングスタイルのマッチング
* 🎯 関連性の高いサジェストの作成
* 🚫 不要なパターンの回避
* 💡 チームの設定の理解

## ベストプラクティス

1. **一貫性を保つ**：チームが定期的にフィードバックを提供するよう促す
2. **即座にリアクション**：コンテキストが新鮮なうちにフィードバックを与える
3. **チームの整合**：良いサジェストとは何かについてチームが合意していることを確認する