Capturer
Run log, route, evidence pack, worker, durée, résultat, erreur éventuelle, artefacts, score et feedback.
learning
Learning loop
Elora doit s'améliorer à partir de ses réussites et échecs, mais sans mutation silencieuse. Tout apprentissage durable passe par proposition, revue et promotion explicite.
Qualifier
Identifier failure reason, success pattern, anti-pattern, playbook candidate, memory proposal ou routing adjustment.
Proposer
Écrire des items JSONL inspectables: rien ne mute automatiquement la mémoire, les routes ou les contrats.
Promouvoir
Après revue, l'opérateur ou une policy explicite peut transformer une proposition en règle, playbook, mémoire ou gate.
Pourquoi proposal-only
Un système qui apprend automatiquement de tout ce qu'il produit finit par stabiliser ses erreurs. Le mode proposal-only garde la boucle exploitable sans rendre le système auto-corruptible.