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cyrusnuevodia/gepa-research

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这是一个针对你的代理框架的插件,利用GEPA算法(Genetic-Pareto驱动LLM驱动搜索)优化代码。

概览

一个针对你的代理框架的插件,利用GEPA算法(Genetic-Pareto LLM驱动搜索)优化代码。目前支持Claude Code、Codex、OpenClaw和Hermes。 你给它一个代码库。它发现用于优化的指标,设置评估,并将搜索交给GEPA——一个以反射驱动的进化优化器,它维护候选选项的帕累托前沿,并利用大型语言模型根据诊断反馈提出有针对性的改进建议。 - 优化内环gepa.optimize_anything:基于LLM驱动的丰富侧面信息反思、帕累托高效候选选择以及自动停滞/预算处理。- 每个GEPA提出的候选都应用于孤立的工作树中,并通过门槛后提交——完整审计轨迹,安全回滚。- 回归测试或安全检查可以布线为门。未达门得分的候选人将被丢弃。- 本地仪表盘渲染候选人血统DAG(来自GEPAResult.parents)和每个任务的追踪。

概述(AI 翻译)

一个针对你的代理框架的插件,利用GEPA算法(Genetic-Pareto LLM驱动搜索)优化代码。目前支持Claude Code、Codex、OpenClaw和Hermes。

你给它一个代码库。它发现用于优化的指标,设置评估,并将搜索交给GEPA——一个以反射驱动的进化优化器,它维护候选选项的帕累托前沿,并利用大型语言模型根据诊断反馈提出有针对性的改进建议。

  • GEPA支持的搜索。 优化内循环为gepa.optimize_anything:基于LLM驱动的丰富侧面信息反思,帕累托高效候选人选择,以及自动停滞/预算管理。
  • 每个候选git工作树。 每个候选GEPA都被应用到一个孤立的工作树中,如果通过门槛则提交——完整审计轨迹,安全回滚。
  • 门槛。 回归测试或安全检查可以被布线成门。未通过门槛的候选人得分为0.0,被淘汰。
  • 可观察性。 本地仪表盘渲染候选血脉DAG(来自GEPAResult.parents)及每个任务的跟踪。
  • **基准发现。

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README

以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。

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.

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安装

npx skillfish add cyrusnuevodia/gepa-research
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