Claude Code、OpenCode、OpenAI Codexを絶え間ない改善エンジンに変えましょう。

カーパティの自動研究に基づく — 制約+機械的計量+自律反復=複利効果。

「目標を設定して → エージェントがループを回→ 結果に目覚める」

AGIは必要ない。目標、指標、そして決して止まらないループが必要なんだ。

コアスキル、バンドルされたランタイム、インストール、検証サーフェスのためにClaude Code、OpenCode、OpenAIコデックスをサポートしています。フックガードレールはClaude Codeのみ対応します。

v2.2.0 — Autonomous Orchestrator: プレーン言語の目標を/autoresearchに入力すると、目標を分類し、成功述語を導き出し、一度確認し、その後サブコマンド間をループして終了します。手動の連鎖は不要です。[Metric:/Verify:呼び出しはクラシックループを変更せずに実行します。guide/autoresearch-orchestrator.mdを参照してください。

仕組み ·コマンド ·クイックスタート ·ガイド ·FAQ

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なぜこれが存在するのか

Autoresearch

Turn Claude Code, OpenCode, OpenAI Codex, pi, or Muse into a relentless improvement engine.

Based on Karpathy’s autoresearch — constraint + mechanical metric + autonomous iteration = compounding gains.

“Set the GOAL → The agent runs the LOOP → You wake up to results”

You don’t need AGI. You need a goal, a metric, and a loop that never quits.

Supports Claude Code, OpenCode, OpenAI Codex, pi, and Muse for the core skill, bundled runtime, installation, and verification surface. Hook guardrails ship for Claude Code (native hooks) and pi (extension events).

Fork-and-flush: metric loops escape plateaus the way Cai et al. (arXiv:2610.07447) do. At 33% and 66% of the budget, or after 5 iterations with no keep, the loop forks fresh-context branches from the best commit so far, runs each briefly, and keeps the winner. Half the branches pick their own ideas (randomness); the other half each get a distinct experiment from a stateless Advisor that reads the results log (Zhang et al., arXiv:2610.07625); Guided: R sets the split. The orchestrator answers a plateau with FORK before it gives up. See guide/autoresearch.md.

v2.2.0 — Autonomous Orchestrator: Type a plain-language goal to /autoresearch and it classifies your goal, derives a Success predicate, confirms it once, then loops across subcommands until done. No manual chaining required. Metric:/Verify: invocations run the classic loop unchanged. See guide/autoresearch-orchestrator.md.