AC autoresearch-agent
Автономный цикл экспериментов, который оптимизирует любой файл по измеримой метрике. Вдохновлено autoresearch Капарского. Агент редактирует целевой файл, выполняет фиксированную оценку, сохраняет улучшения (git commit), отбрасывает сбои (git reset) и повторяет цикл бесконечно. Используйте, когда: пользователь хочет оптимизировать скорость кода, уменьшить размер пакета/образа, улучшить процент прохождения тестов, оптимизировать запросы, улучшить качество контента (заголовки, копирайтинг, CTR) или запустить любой измеримый цикл улучшений. Требуется: целевой файл, команда оценки, которая выводит метрику, и репозиторий git.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous experiment loop that optimizes any file by a measurable met…»
Autonomous experiment loop that optimizes any file by a measurable metric. Inspired by Karpathy's autoresearch. The agent edits a target file, runs a fixed evaluation, keeps improvements (git commit), discards failures (git reset), and loops indefinitely. Use when: user wants to optimize code speed, reduce bundle/image size, improve test pass rate, optimize prompts, improve content quality (headlines, copy, CTR), or run any measurable improvement loop. Requires: a target file, an evaluation command that outputs a metric, and a git repo.
Автономный цикл экспериментов, который оптимизирует любой файл по измеримой метрике.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2870 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 542 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.