> ## Documentation Index
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# 强化学习

> Kody 随着每次交互变得更智能。通过学习团队的反馈,她不断调整代码建议以匹配团队的偏好和标准。

## 快速概述

* 👍 点赞:Kody 学习团队喜欢什么
* 👎 点踩:Kody 学习要避免什么
* ✨ 自动学习:Kody 跟踪哪些建议被实施

## 学习如何工作

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

### 1. 收集反馈

Kody 从三个主要来源学习:

* **直接反应**:团队成员可以在任何代码管理工具上对 Kody 的建议做出反应:

  * 👍 = "这是我们想要的"
  * 👎 = "这不符合我们的风格"

* **实施跟踪**:当您的团队实施 Kody 的建议时,她将其标记为正面反馈

* **模式识别**:Kody 根据团队的偏好构建知识集群

### 2. 智能过滤

一旦 Kody 有足够的数据,她会:

1. 分析新的代码建议
2. 将它们与团队的偏好集群进行比较
3. 只显示符合团队风格的建议
4. 过滤掉与之前被拒绝的建议类似的建议

## 为什么您的反馈很重要

您提供的反馈越多,Kody 在以下方面就越好:

* ✅ 匹配您的编码风格
* 🎯  提出相关建议
* 🚫  避免不需要的模式
* 💡 理解团队偏好

## 最佳实践

1. **保持一致**:鼓励团队定期提供反馈
2. **及时反应**:在上下文新鲜时给出反馈
3. **团队一致**:确保团队就什么是好建议达成一致