
cyrusnuevodia/gepa-research
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GEPAアルゴリズム(Genetic-Pareto LLM-driven search)を使用してコードを最適化する、エージェントフレームワーク用のプラグインです.
概要
GEPAアルゴリズム(Genetic-Pareto LLM-driven search)を使用してコードを最適化する、エージェントフレームワーク用のプラグインです。 現在、Claudeコード、Codex、OpenClaw、およびHermesでサポートされています。 それをコードベースにします。 これにより、評価を最適化し、評価をセットアップし、GEPAへの検索を手渡しするメトリックを発見します。これは、候補者のParetoフロンティアを維持し、LLMを使用して診断フィードバックからターゲットにされた改善を提案する、反射主導の進化オプティマイザです。 - 最適化内部ループは、gepa.optimize anything:豊富なサイドinfo、Pareto効率的な候補選択、および自動スタット/バゲット処理上のLM駆動反射です。 ・ GEPAが提案するすべての候補者は、分離されたワークツリーで適用され、ゲートを通過した場合にコミットされます - 完全な監査証跡、安全なロールバック。 - 回帰試験や安全検査はゲートとして配線できます。 ゲートスコア 0.0 に失敗し、破棄される可能性がある。 - ローカルダッシュボードは、候補のLineage DAG(GEPAResult.parentsから)とパータスクトレースをレンダリングします.
概要(AI 翻訳)
GEPAアルゴリズム(Genetic-Pareto LLM-driven search)を使用してコードを最適化する、エージェントフレームワーク用のプラグインです。 現在、Claudeコード、Codex、OpenClaw、およびHermesでサポートされています。
それをコードベースにします。 これにより、評価を最適化し、評価をセットアップし、GEPAへの検索を手渡しするメトリックを発見します。これは、候補者のParetoフロンティアを維持し、LLMを使用して診断フィードバックからターゲットにされた改善を提案する、反射主導の進化オプティマイザです。
- GEPA-backed search. 最適化内部ループは
gepa.optimize_anythingです。 LLM-driven は、リッチなサイドインフォ、パルト効率の高い候補選択、自動スタット/バゲットの取り扱いを促進しました。 - **Per-candidate git worktrees ** GEPAが提案するすべての候補者は、分離されたワークツリーで適用され、ゲートを通過した場合にコミットされます - 完全な監査証跡、安全なロールバック。
- ゲート。 回帰試験や安全検査はゲートとして配線できます。 ゲートスコア 0.0 に失敗し、破棄される可能性がある。
- **保守性。**ローカルダッシュボードは、候補の行列DAG([
GEPAResult.parentsから)とパータスクトレースをレンダリングします。 - **ベンチマークの発見.
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
GEPAResearch
A plugin for your agentic framework that optimizes code using the GEPA algorithm (Genetic-Pareto LLM-driven search). Currently supported on Claude Code, Codex, OpenClaw, and Hermes.
You give it a codebase. It discovers metrics to optimize, sets up the evaluation, and hands the search to GEPA – a reflection-driven evolutionary optimizer that maintains a Pareto frontier of candidates and uses an LLM to propose targeted improvements from diagnostic feedback.
- GEPA-backed search. The optimization inner loop is
gepa.optimize_anything: LLM-driven reflection over rich side-info, Pareto-efficient candidate selection, and automatic stall/budget handling. - Per-candidate git worktrees. Every candidate GEPA proposes is applied in an isolated worktree and committed if it passes gates – full audit trail, safe rollback.
- Gating. Regression tests or safety checks can be wired up as a gate. Candidates that fail the gate score 0.0 and are discarded.
- Observability. A local dashboard renders the candidate lineage DAG (from
GEPAResult.parents) and per-task traces. - Benchmark discovery. The
discoverskill explores the repo, figures out what to measure, and instruments the evaluation.
Install
Common: git, uv, Python 3.10+.
1. Install the gepa-research CLI (non-Claude Code hosts)
Claude Code bundles its own copy. Every other host calls gepa-research as an external binary. The CLI is not published to PyPI – install it directly from this GitHub repo (the package lives in the plugins/gepa-research/ subdirectory):
uv tool install "git+https://github.com/CyrusNuevoDia/gepa-research#subdirectory=plugins/gepa-research"
# or: pipx install "git+https://github.com/CyrusNuevoDia/gepa-research#subdirectory=plugins/gepa-research"
gepa-research --version # gepa-research-cli 0.2.2
To pin a release, append @ to the repo URL (e.g. [email protected]#subdirectory=...).
2. Add the plugin
Claude Code
/plugin marketplace add CyrusNuevoDia/gepa-research
/plugin install gepa-research@CyrusNuevoDia-gepa-research
Invoke: /gepa-research:discover, /gepa-research:optimize.
Codex (requires 0.121.0-alpha.2 or newer – npm install -g @openai/codex@alpha if you’re on 0.120.0 stable)
codex marketplace add CyrusNuevoDia/gepa-research
Then /plugins → gepa-research → install. Invoke: $gepa-research discover, $gepa-research optimize.
OpenClaw
openclaw plugins install gepa-research --marketplace https://github.com/CyrusNuevoDia/gepa-research
Invoke: /discover, /optimize.
推奨ツール
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インストール
npx skillfish add cyrusnuevodia/gepa-research