
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。
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
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
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.
推荐工具
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安装
npx skillfish add cyrusnuevodia/gepa-research