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uditgoenka/autoresearch

Skill para Claude Code, OpenCode e Codex que executa ciclos de alteração, verificação e decisão de manter ou descartar, inspirado no autoresearch de Karpathy.

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6,582
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482
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8
Último commit
há 2 meses

O que é?

Autoresearch é um pacote de skills para agentes de programação com IA, como Claude Code, OpenCode e OpenAI Codex. Você define um objetivo, uma métrica mensurável e um comando de verificação; então, o agente faz repetidamente uma alteração específica, cria um commit, executa a verificação, mantém a alteração se a métrica melhorar e a reverte caso contrário. Cada iteração é registrada em TSV, e o histórico do Git funciona como memória do agente entre as rodadas.

Além do ciclo principal, o pacote inclui 14 comandos para tarefas específicas: planejar uma métrica a partir de um objetivo vago, encontrar e corrigir bugs, executar auditorias de segurança STRIDE e OWASP, gerar cenários de casos extremos, fazer previsões com múltiplas personas, gerar documentação, raciocinar de forma adversarial sobre decisões subjetivas, investigar requisitos, pesquisar melhorias para o produto, analisar resultados e aplicar um critério de estabilidade para regressões. Um comando Guard opcional protege os testes existentes enquanto uma métrica está sendo otimizada.

O projeto se baseia na ideia de autoresearch de Karpathy e a amplia para além de machine learning, abrangendo código, conteúdo e outros domínios com algo mensurável. Há proteções por hooks que bloqueiam comandos arriscados ou arquivos sensíveis, disponíveis apenas para Claude Code.

Recursos principais

  • 01Executa um ciclo de alteração, verificação e decisão de manter ou reverter, com uma alteração por iteração.
  • 02Oferece 14 comandos para planejamento, depuração, correções, auditorias de segurança e muito mais.
  • 03Registra cada iteração em formato TSV e analisa tendências entre as execuções.
  • 04Oferece suporte a Claude Code, OpenCode e OpenAI Codex com scripts de instalação.
  • 05Inclui a opção Guard para proteger os testes existentes durante a otimização.
  • 06Por padrão, limita o número de iterações; o modo ilimitado é opcional.

Casos de uso

  • Aumentar a cobertura de testes ou reduzir o tamanho do bundle, deixando um agente trabalhar sem supervisão durante a noite.
  • Auditar uma base de código em busca de riscos STRIDE e OWASP e gerar um relatório estruturado.
  • Corrigir uma fila de testes com falha, erros de tipos ou erros de lint até que a contagem chegue a zero.
  • Testar requisitos ou decisões de design sob pressão antes de escrever código.

Início rápido

  1. 1

    Instale a skill para Claude Code via npx

    npx skills add uditgoenka/autoresearch
  2. 2

    Inicie uma nova sessão do Claude Code para carregar os comandos

  3. 3

    Execute o comando autoresearch com um objetivo

    /autoresearch

Antes de usar

  • As proteções dos hooks funcionam apenas no Claude Code; OpenCode e Codex não têm compatibilidade equivalente com hooks.
  • Os loops precisam de uma métrica mensurável mecanicamente ou de um comando de verificação para medir o progresso.
  • No Claude Code, é necessário iniciar uma nova sessão após a instalação para que os arquivos de referência sejam resolvidos.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é autoresearch?
Skill para Claude Code, OpenCode e Codex que executa ciclos de alteração, verificação e decisão de manter ou descartar, inspirado no autoresearch de Karpathy. Autoresearch é um pacote de skills para agentes de programação com IA, como Claude Code, OpenCode e OpenAI Codex. Você define um objetivo, uma métrica mensurável e um comando de verificação; então, o agente faz repetidamente uma alteração específica, cria um commit, executa a verificação, mantém a alteração se a métrica melhorar e a reverte caso contrário. Cada iteração é registrada em TSV, e o histórico do Git funciona como memória do agente entre as rodadas.
autoresearch é gratuito? Qual é a licença?
autoresearch é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
autoresearch ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de autoresearch foi em 12 de ago. de 2026.
Para que posso usar autoresearch?
Aumentar a cobertura de testes ou reduzir o tamanho do bundle, deixando um agente trabalhar sem supervisão durante a noite. Auditar uma base de código em busca de riscos STRIDE e OWASP e gerar um relatório estruturado. Corrigir uma fila de testes com falha, erros de tipos ou erros de lint até que a contagem chegue a zero. Testar requisitos ou decisões de design sob pressão antes de escrever código.
Como instalar autoresearch?
Instale a skill para Claude Code via npx: npx skills add uditgoenka/autoresearch Inicie uma nova sessão do Claude Code para carregar os comandos Execute o comando autoresearch com um objetivo: /autoresearch
Onde consigo autoresearch?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/uditgoenka/autoresearch

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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