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uditgoenka/autoresearch

Una skill para Claude Code, OpenCode y Codex que ejecuta ciclos de modificar, verificar y conservar o descartar cambios según objetivos, inspirada en autoresearch de Karpathy.

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hace 2 meses

¿Qué es?

Autoresearch es un paquete de skills para agentes de programación con IA como Claude Code, OpenCode y OpenAI Codex. Se le indica un objetivo, una métrica medible y un comando de verificación, y el agente realiza repetidamente un cambio específico, lo guarda en un commit, ejecuta la verificación, conserva el cambio si mejora la métrica y, de lo contrario, lo revierte. Cada iteración se registra en formato TSV, y el historial de Git sirve como memoria del agente entre rondas.

Además del ciclo principal, incluye 14 comandos para tareas específicas: planificar una métrica a partir de un objetivo impreciso, buscar y corregir errores, realizar auditorías de seguridad STRIDE y OWASP, generar escenarios de casos límite, hacer predicciones desde múltiples perspectivas, generar documentación, aplicar razonamiento adversarial a decisiones subjetivas, explorar requisitos, investigar mejoras del producto, analizar resultados y aplicar un control de estabilidad de regresiones. Un comando Guard opcional protege las pruebas existentes mientras se optimiza una métrica.

El proyecto se basa en la idea de autoresearch de Karpathy y la extiende más allá del machine learning, a código, contenido y otros ámbitos con algo que se pueda medir numéricamente. Las protecciones mediante hooks que bloquean comandos riesgosos o archivos sensibles solo están disponibles para Claude Code.

Funciones clave

  • 01Ejecuta un ciclo de modificar, verificar y conservar o revertir, con un cambio por iteración.
  • 02Incluye 14 comandos para planificar, depurar, corregir, realizar auditorías de seguridad y más.
  • 03Registra cada iteración en formato TSV y analiza tendencias entre ejecuciones.
  • 04Es compatible con Claude Code, OpenCode y OpenAI Codex mediante scripts de instalación.
  • 05Incluye una opción Guard para proteger las pruebas existentes durante la optimización.
  • 06De forma predeterminada, limita el número de iteraciones; el modo ilimitado es opcional.

Casos de uso

  • Aumentar la cobertura de pruebas o reducir el tamaño del bundle con un agente que trabaja sin supervisión durante la noche.
  • Auditar una base de código en busca de riesgos STRIDE y OWASP y generar un informe estructurado.
  • Corregir un conjunto de pruebas fallidas, errores de tipos o errores de lint hasta que el recuento llegue a cero.
  • Poner a prueba requisitos o decisiones de diseño antes de escribir código.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala la skill para Claude Code con npx

    npx skills add uditgoenka/autoresearch
  2. 2

    Inicia una nueva sesión de Claude Code para que se carguen los comandos

  3. 3

    Ejecuta el comando autoresearch con un objetivo

    /autoresearch

Antes de usarlo

  • Las protecciones de los hooks solo funcionan en Claude Code; OpenCode y Codex no ofrecen compatibilidad equivalente con hooks.
  • Los bucles necesitan una métrica medible automáticamente o un comando de verificación para evaluar el progreso.
  • En Claude Code, después de la instalación hay que iniciar una nueva sesión para que se resuelvan los archivos de referencia.

Temas

#claude-code#ai-agent#autonomous-agent#iteration#llm-tools#code-quality#security-audit#ai#autoresearch#claude

Preguntas frecuentes

¿Qué es autoresearch?
Una skill para Claude Code, OpenCode y Codex que ejecuta ciclos de modificar, verificar y conservar o descartar cambios según objetivos, inspirada en autoresearch de Karpathy. Autoresearch es un paquete de skills para agentes de programación con IA como Claude Code, OpenCode y OpenAI Codex. Se le indica un objetivo, una métrica medible y un comando de verificación, y el agente realiza repetidamente un cambio específico, lo guarda en un commit, ejecuta la verificación, conserva el cambio si mejora la métrica y, de lo contrario, lo revierte. Cada iteración se registra en formato TSV, y el historial de Git sirve como memoria del agente entre rondas.
¿autoresearch es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
autoresearch es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿autoresearch sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de autoresearch fue el 12 ago 2026.
¿Para qué puedo usar autoresearch?
Aumentar la cobertura de pruebas o reducir el tamaño del bundle con un agente que trabaja sin supervisión durante la noche. Auditar una base de código en busca de riesgos STRIDE y OWASP y generar un informe estructurado. Corregir un conjunto de pruebas fallidas, errores de tipos o errores de lint hasta que el recuento llegue a cero. Poner a prueba requisitos o decisiones de diseño antes de escribir código.
¿Cómo se instala autoresearch?
Instala la skill para Claude Code con npx: npx skills add uditgoenka/autoresearch Inicia una nueva sesión de Claude Code para que se carguen los comandos Ejecuta el comando autoresearch con un objetivo: /autoresearch
¿Dónde consigo autoresearch?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/uditgoenka/autoresearch

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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