autoresearch Vibe 项目

autoresearch 是一款面向 Claude Code 和 Codex 的自动化循环实验调优开源工具，GitHub 近期快速获得关注。它将 AI 大神 Andrej Karpathy 提出的自动研究（autoresearch）思路移植到 AI 编程助手场景中：给定一个优化目标和量化指标，Agent 会自动循环执行改代码、跑验证、评估效果，效果好则保留、差则自动回滚，一整夜跑完数百轮迭代。

Karpathy 此前曾制作过一个 autoresearch 脚本，能让模型一晚上自动跑上百轮实验调优。autoresearch 开源项目将这一思路产品化，支持 Claude Code 和 Codex 两个主流 AI 编程工具，用户只需描述目标并设置量化指标，剩下的工作全部由 Agent 自动完成。

该工具提供 14 个子命令，涵盖：自动调优（Auto-tuning）、Bug 发现与修复、安全审计、版本发布等多个场景，并内置 9 个安全钩子防止误操作。用户设好目标后挂在后台运行，第二天早上直接查看实验结果，大幅提升 AI 编程助手的自动化程度。

核心功能：

• 自动化循环实验：设定目标后自动反复改代码、跑验证、评估效果
• 自动回滚机制：效果变差时自动回滚到上一版本，不丢失有效代码
• 14 个子命令：覆盖调优、Bug 发现、安全审计、发版等高频开发场景
• 9 个安全钩子：防止误操作损坏代码库或引入安全隐患
• 多 Agent 支持：同时支持 Claude Code 和 Codex，兼容主流 AI 编程工作流

适用场景：

• 算法参数调优：机器学习模型超参数、提示词工程自动化迭代
• 代码性能优化：反复运行 benchmark 并自动优化至最优实现
• 自动化测试：持续运行测试套件并自动修复失败用例
• 长周期研究任务：设好目标后夜间/周末自动运行，醒来直接看结论

安装方式：通过 GitHub 安装，具体步骤见仓库 README。

GitHub: https://github.com/mckayb/autoresearch