autoresearch

Claude Autoresearch Skill — Claude Codeのための自律的な目標指向型イテレーション。Karpathyのautoresearchに触発。修正 → 検証 → 保留/破棄 → 永遠に繰り返す。

アイデア出しや実験から論文執筆、ピアレビューに至るまで、AI 研究ワークフローをオーケストレーションするための、ブループリント駆動型 AutoResearch ランタイム

Karpathyのautoresearchにインスパイアされた、自律的な改善ループ、リサーチエージェント、autoresearchスタイルシステムのキュレーションリスト。

Codex自動リサーチスキル — 修正、検証、保持または破棄、そして無期限の繰り返しのサイクルを継続的に行うCodex向けの自己誘導型反復システム。Karpathyの自動リサーチコンセプトに着想を得ています。

初分散型AGIシステム。数千もの自律型AIエージェントが協調してモデルを訓練し、P2Pゴシップを通じて実験を共有し、ここでブレイクスルーを推進します。完全にピアツーピアであり、ブラウザやCLIから参加できます。

GPU カーネルの自動リサーチ。任意の PyTorch モデルを渡して眠れば、最適化された Triton カーネルになって目覚めます。

AIDE：機械学習エンジニアリングのためのLLMエージェント - Wecoの開発元となった研究。OpenAIのMLE-benchで言及されています。

コードベースを自動研究ループに変換します。何を測定すべきかを発見し、ベンチマークを計装し、並列サブエージェントによるツリー探索を実行します。

🦞+🔬 NanoResearch: 自律型AIリサーチアシスタント

エージェント（およびその将来のイテレーション）があらゆるタスクを成功させるのを支援するために設計された、再帰的な自己改善型ハーネス

汎用型の自律型リサーチエージェント — 実験の実行、調査、反復的な最適化を自律的に行います。

最適化トレースとオープンソース実装を含むAutoResearchユースケースの厳選リスト

自律型コーディングエージェントを活用したオープンソースの自動リサーチ。Claude Code、OpenCode、Codex を採点、共有知識、マルチエージェントの進化とともに実行します。COLM 2026 採択。

コードベース内で最適化ループを実行するためのcodexプラグイン。テストの実行時間、ビルド速度、バンドルサイズ、モデルの損失、Lighthouseのスコア、メモリ使用量、クエリのレイテンシ、またはスクリプトから出力可能なその他の指標など、測定可能なターゲットと試行すべき多くの変更がある場合に便利です。

Principiaは、再利用可能な原則を抽出し、それらを追跡可能な研究アイデアに構成することで、研究者がアイデアを検証する価値があるかを精査するのを支援します。

Scholar All-In-One: AIエージェント向けの研究インフラストラクチャ