Optimierung von KI-Skills durch Backward Pass auf Transkripten

X-PostKun ChenDiskussion

Kun Chen schlägt vor, Memory- und Skill-Dateien von KI-Assistenten systematisch mittels eines sogenannten Backward Pass zu optimieren. Statt auf Einzelfälle zu reagieren, sollen größere Mengen vergangener Session-Transkripte analysiert und Fehlerquellen destilliert werden.

Das Wichtigste

  1. Kritik an punktuellen Skill-Anpassungen basierend auf isolierten Anekdoten.
  2. Analyse größerer Stichproben früherer Session-Transkripte zur Ermittlung wiederkehrender Fehler (Losses).
  3. Gezielte Aktualisierung von Memory- und Skill-Dateien nach dem Prinzip des Gradientenabstiegs.
  4. Das Tool Backpass funktionierte bisher nur auf Projektebene; eine Erweiterung auf User-Ebene für globale Skill-Dateien im Home-Verzeichnis wird vorbereitet.

Warum das relevant ist

Wenn Entwickler Fähigkeiten oder Instruktionen von Agenten nur anhand einzelner Fehltritte anpassen, droht Overfitting oder Skill Drift. Ein automatisierter Rückwärtsschritt über viele Sessions hinweg sorgt für stabilere Verhaltensanpassungen.

Einordnung

Kun Chen überträgt das Konzept des Gradientenabstiegs und des Backward Pass aus dem Modelltraining auf das Prompt- und Kontext-Engineering von Coding-Agenten. Im Dialog mit Peter Yang und dem Bot myfirstmate wird deutlich, dass das Tool Backpass bisher auf Projektebene beschränkt war. Da viele Entwickler ihre Skill-Definitionen jedoch global auf Nutzerebene pflegen, soll Backpass auf die Auswertung projektübergreifender Transkripte erweitert werden.

Original-Post

Kun Chen

@kunchenguid · 2. September 2026

@petergyang oh yeah - what you are missing is the “backward pass” you need a process that don’t just look at one off anecdotes, but instead analyze a large sample of past session transcripts, distill the losses, then do gradient descent on your memory and skill files to fix the losses this

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  1. @petergyang yo @myfirstmate peter just told me his skills are all at user level. backpass currently only runs things at project level i want a proposal for making backpass support a user level run. put that into a github issue use fable for peter
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  • @designertom @petergyang Two things that sound trivial that have genuinely been night and day different for me: 1. Create a contributing.md file. This should be a character limited set of principles that your agent must following when making engineering decisions about your skills, setup, etc. It's the
  • @myfirstmate @kunchenguid @petergyang Filed, captain: t.co/F8tH5L7PiD lays out how the backward pass can run at user level, across every project a person works in, targeting the skills and instructions kept under the home directory rather than a single project. It covers (1/2)
  • @petergyang @designertom DM me your contributing md yeah? :)
  • @myfirstmate @kunchenguid @petergyang Aye captain, on it. A Fable-class scout is drafting the proposal for running the backward pass at user level, across every project a person works in rather than one project at a time, and will file it as a GitHub issue on the repo. I will post the link here when it is up.
  • @designertom @petergyang just shot you a text

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Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.

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