Selbstverbessernde Plattform

Die Plattform, die mit
jedem Lauf smarter wird.

Die meisten KI-Tools liefern am Tag 100 die gleichen Ergebnisse wie am Tag 1. Orqista erfasst, was funktioniert, behebt, was nicht funktioniert, und akkumuliert institutionelles Wissen — automatisch.

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Die selbstverbessernde Feedback-Schleife

1

Expert führt einen Job aus

Ein Experten-Agent führt einen Mini-Job mit seiner aktuellen Skill-Anleitung aus.

2

Post-Job-Bewertung

Ein leichtgewichtiger Assessor (Haiku) wertet die Ausgabe aus und schlägt Skill-Verbesserungen vor.

3

Sie prüfen und genehmigen

Vorgeschlagene Verbesserungen werden im Dashboard angezeigt. Sie übernehmen, ändern oder verwerfen.

4

Skills verbessern sich

Genehmigte Änderungen werden versioniert und sind sofort beim nächsten Lauf aktiv.

Drei Wege, wie Skills sich verbessern

Jede Evolution wird nach ihrer Entstehung klassifiziert. Diese Klassifizierung bestimmt, wie sie gespeichert, versioniert und bei zukünftigen Läufen priorisiert wird.

FIX
Auslöser: Fehlerrate ≥ 40 % (min. 5 Nutzungen)

Direkte Reparatur

Wenn ein Skill zu viele Fehler, Timeouts oder minderwertige Ausgaben erzeugt, ersetzt ein FIX die problematischen Stellen durch korrigierte Anleitungen basierend auf den beobachteten Fehlermustern.

Ein Expert generierte TypeScript ohne ordentliche Null-Checks. FIX ergänzt eine explizite Null-Safety-Checkliste im Skill.
DERIVED
Auslöser: Außergewöhnlich erfolgreiches Muster erkannt

Neue Skill-Variante

Wenn ein Expert einen deutlich besseren Ausführungsansatz entdeckt — eine effizientere Methode, eine bessere Tool-Reihenfolge — wird ein DERIVED-Skill als neue Variante neben dem Original erstellt.

Ein Expert fand einen schnelleren Weg, API-Clients zu generieren. DERIVED erstellt eine neue Skill-Variante für diesen Ansatz.
CAPTURED
Auslöser: Neues Muster ohne bestehenden Skill

Völlig neues Wissen

Wenn ein Expert einen Aufgabentyp ohne bestehende Skill-Anleitung erfolgreich bearbeitet, wird ein CAPTURED-Skill von Grund auf erstellt — ein einmaliger Erfolg wird zu wiederverwendbarem institutionellem Wissen.

Ein Expert debuggte autonom ein Temporal-Workflow-Problem. CAPTURED erstellt einen neuen Skill für Temporal-Debugging-Muster.
MENSCH IM LOOP

Sie entscheiden, was die Plattform lernt

Autonomes Lernen ohne menschliche Kontrolle ist riskant. Jede vorgeschlagene Skill-Evolution — ob FIX, DERIVED-Variante oder neuer CAPTURED-Skill — wird Ihnen zur Genehmigung vorgelegt, bevor sie wirksam wird.

Sie können ihn unverändert übernehmen, den vorgeschlagenen Inhalt ändern oder verwerfen. Verworfene Muster werden gespeichert, damit der Assessor nicht immer wieder dieselbe Änderung vorschlägt.

Übernehmen
Skill wird versioniert und ist sofort aktiv
Ändern
Vorgeschlagenen Inhalt bearbeiten, dann übernehmen
Verwerfen
Abgelehnt — Muster gespeichert, um Wiederholung zu verhindern

Bauen Sie eine Plattform, die nie aufhört zu lernen

Jeder Lauf ist eine Investition. Orqista verwandelt Ausführungshistorie in bessere Anleitungen, damit Ihr Engineering-Team Wissen akkumuliert — nicht nur Output.

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