compound-learning

Core transformation: Task(ο) + Knowledge(Κ) → Output(τ) + Knowledge'(Κ') where Κ' ⊃ Κ (knowledge strictly grows)

Traditional workflows treat each task in isolation. Compound learning treats every task as a learning opportunity that improves future performance. Like compound interest, small improvements accumulate exponentially: each unit of work makes subsequent units easier, faster, and higher-quality.

Purpose: Transform intent into structured, actionable plan using accumulated knowledge.

Holon auto-migliorante che implementa i cicli di flusso di lavoro Pianifica → Esegui → Valuta → Composto con cristallizzazione della conoscenza esplicita. Generalizza l'ingegneria composta oltre codificare in qualsiasi dominio in cui il lavoro produce segnali di apprendimento: scrittura, ricerca, apprendimento, risoluzione di problemi, progettazione. Utilizzare quando: (1) la qualità dell'attività è importante e possibile migliorare nel tempo, (2) i modelli emergono dal lavoro ripetuto, (3) istituzionale la conoscenza dovrebbe accumularsi, (4) i compiti futuri dovrebbero beneficiare degli apprendimenti passati, (5) "composto", "imparare da", "migliorare il processo", "acquisire quanto appreso" o flussi di lavoro in più fasi con cicli di revisione. Orchestra agenti di ricerca paralleli, valutazione multi-obiettivo e codificazione strutturata della conoscenza in ricercabile documentazione con frontmatter YAML. Implementa λο.τ → λ(ο,Κ).τ dove Κ è conoscenza accumulata che aumenta gli interessi nel tempo. Fonte: zpankz/mcp-skillset.