Плагин для вашей агентной структуры, который оптимизирует код с использованием алгоритма GEPA (поиск на основе LLM с помощью Genetic-Pareto). В настоящее время поддерживается Claude Code, Codex, OpenClaw и Hermes.

Вы даете ему кодовую базу. Он обнаруживает метрики для оптимизации, настраивает оценку и передает поиск в GEPA - эволюционный оптимизатор, основанный на отражении, который поддерживает границу кандидатов Парето и использует LLM для предложения целевых улучшений из диагностической обратной связи.

** Поиск с поддержкой GEPA.** Внутренняя петля оптимизации gepa.optimize_anything: LLM-ориентированное отражение богатой информации, Парето-эффективный выбор кандидатов и автоматическая обработка киосков / бюджета.

• Пер-кандидат гит рабочие деревья. Каждый кандидат, предложенный GEPA, применяется в изолированном рабочем дереве и совершается, если он проходит ворота - полный аудит, безопасный откат.
• Встречаюсь Регрессионные тесты или проверки безопасности могут быть подключены как ворота. Кандидаты, которые проваливают ворота, набирают 0,0 балла и отбрасываются. Наблюдаемость. Локальная панель приборов отображает линию кандидата DAG (от GEPAResult.parents) и трассы для каждой задачи.
• Открытие Бенчмарка.

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 discover skill 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.