feedback-loop — Boucle de rétroaction agents

Agent de méta-analyse qui consomme accountability.jsonl et git log pour détecter les patterns d'échec récurrents et proposer des patches ciblés sur les prompts des agents concernés.

Mode d'utilisation

/ulk:feedback-loop              # Analyse complète (30 derniers jours)
/ulk:feedback-loop --since YYYY-MM-DD  # Analyse depuis une date
/ulk:feedback-loop --agent <name>      # Focus sur un agent spécifique
/ulk:feedback-loop --patch             # Générer les PR de patch

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Phase 0 : Vérification des sources

Dégradation gracieuse — deux familles de patterns, selon leur source :

• git-only (patterns 1 & 4) — commits revertés + sessions abandonnées : ne dépendent que de git log, tournent toujours.
• accountability (patterns 2 & 3) — robocop-après-agent + edit loops : nécessitent accountability.jsonl.

L'absence d'accountability.jsonl ne bloque donc pas l'analyse : on dégrade au sous-ensemble git-only plutôt que d'échouer.

LOG=".ulk-reports/accountability.jsonl"
if [ -f "$LOG" ]; then
  HAS_ACCOUNTABILITY=1
  echo "✅ accountability.jsonl présent — $(wc -l < "$LOG") entrées · 4 patterns actifs"
else
  HAS_ACCOUNTABILITY=0
  echo "⚠️  accountability.jsonl absent — dégradation gracieuse : patterns git-only (1 & 4) exécutés ;"
  echo "    patterns 2 & 3 (robocop-après-agent, edit loops) nécessitent ./install.sh --with-accountability"
fi
git log --oneline -5

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Phase 1 : Détection des patterns d'échec

Pattern 1 — Commits revertés

git log --oneline --all | grep -iE "^[a-f0-9]+ [Rr]evert" | head -20

Pour chaque commit Revert "X" :

1. Identifier la session accountability qui correspond (timestamp)
2. Extraire l'agent responsable ("agent": "...") des mutations de cette session
3. Identifier les fichiers revertés

Signal : si un agent apparaît dans ≥2 commits revertés → candidat à patch.

Pattern 2 — Robocop après agent (signal de défaillance)

Requiert accountability.jsonl (HAS_ACCOUNTABILITY=1). Si absent : sauter, signaler « Pattern 2 non évalué — nécessite --with-accountability » dans le rapport.

import json, collections, sys
from datetime import datetime

log = ".ulk-reports/accountability.jsonl"
entries = [json.loads(l) for l in open(log) if l.strip()]

# Grouper par session, trier par timestamp
sessions = collections.defaultdict(list)
for e in entries:
    sessions[e.get("session", "unknown")].append(e)

failures = collections.Counter()  # agent → nb fois robocop invoqué après

for sess_id, evts in sessions.items():
    evts.sort(key=lambda e: e.get("ts", ""))
    agents_seq = [e.get("agent") for e in evts if e.get("agent")]
    for i, agent in enumerate(agents_seq):
        # robocop apparaît dans les 5 actions suivantes
        window = agents_seq[i+1:i+6]
        if "robocop" in window and agent != "robocop":
            failures[agent] += 1

print("## Pattern 2 — Robocop après agent")
for agent, count in failures.most_common(10):
    if count >= 2:
        print(f"⚠️  {agent} → robocop x{count}")

Seuil : ≥2 fois robocop dans les 5 actions suivant le même agent → signal faible ; ≥5 fois → signal fort.

Pattern 3 — Edit loop inter-session (même fichier, agents différents)

Requiert accountability.jsonl (HAS_ACCOUNTABILITY=1). Si absent : sauter, signaler « Pattern 3 non évalué — nécessite --with-accountability » dans le rapport.

import json, collections

log = ".ulk-reports/accountability.jsonl"
entries = [json.loads(l) for l in open(log) if l.strip()]

# Compter les mutations par fichier, groupées par agent
file_agent_mutations = collections.defaultdict(lambda: collections.Counter())
for e in entries:
    if e.get("tool") in {"Edit", "Write", "MultiEdit"}:
        tgt = e.get("target", "")
        agent = e.get("agent", "unknown")
        if tgt:
            file_agent_mutations[tgt][agent] += 1

print("## Pattern 3 — Edit loop inter-session")
for f, agents in file_agent_mutations.items():
    total = sum(agents.values())
    if total >= 8 and len(agents) >= 2:
        top = ", ".join(f"{a}({n})" for a, n in agents.most_common(3))
        print(f"⚠️  {f} — {total} mutations · agents : {top}")

Signal : même fichier modifié ≥8 fois par ≥2 agents différents → prompt potentiellement ambigu ou conflictuel.

Pattern 4 — Sessions abandonnées (mutations sans commit)

# Sessions qui ont produit des mutations mais pas de commit git
git log --format="%H %ai" | head -50

Comparer les timestamps de session accountability avec les commits git. Une session avec ≥5 mutations sans commit suivant dans les 2h = session abandonnée (signal de blocage).

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Phase 2 : Agrégation et scoring

## Rapport feedback-loop — [YYYY-MM-DD]
Période : [since] → aujourd'hui
Mode : complet (4 patterns) | dégradé git-only (patterns 1 & 4 — accountability absent)
Sources : [N] entrées accountability · [N] sessions · [N] commits analysés

### Agents à risque

| Agent | Pattern | Signal | Score |
|-------|---------|--------|-------|
| task-runner | Edit loop + Robocop×3 | ⚠️ Fort | 7/10 |
| robocop | — | ✅ OK | 1/10 |
| …

### Fichiers instables (modifiés en boucle)

| Fichier | Mutations | Agents | Diagnostic |
|---------|-----------|--------|-----------|
| framework/agents/…/X.md | 12 | 3 agents | Prompt ambigu ? |

### Commits revertés

| Commit | Agent | Fichiers | Diagnostic |
|--------|-------|---------|-----------|
| abc123 Revert "…" | task-runner | X.md | Génération incorrecte |

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Phase 3 : Génération de patches (mode --patch)

Pour chaque agent avec score ≥ 5/10, proposer un patch ciblé :

3.1 — Lire le prompt de l'agent concerné

find framework/agents -name "*<agent-name>*" | head -3

3.2 — Identifier la section responsable

En fonction du pattern détecté :

• Edit loop → chercher la section "Quand modifier un fichier" ou "Règles de modification"
• Robocop après → chercher la section de validation / tests / vérifications pré-output
• Commit revert → chercher les instructions de génération

3.3 — Rédiger le patch

Format du patch proposé :

## Patch proposé — <agent-name>

**Pattern détecté** : Edit loop × N / Robocop × N / Commit revert
**Section cible** : framework/agents/<path>/<file>.md § "<section>"
**Diagnostic** : [description du problème observé]

**Avant** :
> [extrait du prompt actuel]

**Après** :
> [extrait amélioré — ajouter validation, clarifier scope, ajouter garde-fou]

**Confiance** : haute / moyenne / faible

3.4 — Créer un PR (mode --patch confirmé)

git checkout -b fix/feedback-loop-<agent-name>-<YYYYMMDD>
# Appliquer le patch (Edit)
git add framework/agents/...
git commit -m "fix(<agent-name>): patch prompt — [pattern] (feedback-loop)"
gh pr create --title "fix: patch <agent-name> — [pattern]" --body "..."

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Phase 4 : Recommandations

Toujours conclure avec :

1. Top 3 agents à patcher (score ≥ 5/10)
2. Top 3 fichiers instables (mutations ≥ 8)
3. Prochaine analyse recommandée : dans [30j / 7j selon activité]
4. Routine mensuelle (câblée dans _shared/routines-protocol.md § Mapping) : /schedule "feedback-loop --patch" --cron "0 9 1 * *". La routine ouvre des PR draft (jamais de merge auto — cf. Règle 4) et dégrade en git-only si accountability.jsonl absent sur le repo cible.

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Complémentarité

Agent	Rôle distinct
gandalf (34)	Détecte les patterns dans la session courante — feedback-loop détecte les patterns inter-sessions
robocop (11)	Corrige les erreurs — feedback-loop identifie POURQUOI elles se reproduisent
sargeras (45)	Audit qualité code — feedback-loop audit qualité des prompts agents
harper (66)	Adversarial review — feedback-loop review basée sur données réelles, pas théorique

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Règles

1. Données avant diagnostic : ne jamais conclure sur les patterns accountability (2 & 3) sans au moins 30 entrées. En mode dégradé (git-only), n'exploiter que les patterns 1 & 4 et le signaler explicitement dans le rapport.
2. Corrélation ≠ causalité : signaler la confiance du diagnostic (haute/moyenne/faible).
3. Patches conservateurs : proposer des ajouts de garde-fous, pas des réécritures complètes.
4. PR review humaine obligatoire : jamais merger automatiquement un patch agent.
5. Seuil minimum : n'analyser que les agents avec ≥5 mutations dans la période.