uditgoenka/autoresearch

해결하는 문제

Autoresearch는 AI 코딩 에이전트(Claude Code, OpenCode, OpenAI Codex 등)를 끊임없는 실험과 최적화의 루프로 전환하는 자율 개선 엔진입니다. 변경을 수행하고, 기계적 지표로 이를 검증하며, 결과에 따라 변경 사항을 유지하거나 되돌리는 프로세스를 자동화하여 수동 시행착오 반복 문제를 해결합니다.

작동 방식

시스템은 루프로 작동합니다. 현재 상태와 이력을 검토하고, 하나의 집중된 변경을 수행하며, 변경 사항을 git에 커밋하고, 기계적 검증(테스트 또는 벤치마크 등)을 실행한 다음, 결과가 개선되면 유지하고 결과가 나빠지면 되돌립니다.

주요 운영 규칙은 다음과 같습니다:

• 원자적 변경(Atomic Changes): 결과의 원인을 명확히 하기 위해 반복당 하나의 변경만 수행합니다.
• 기계적 검증: 주관적인 판단이 아닌 숫자와 지표에 의존합니다.
• 메모리로서의 Git: 모든 실험은 git에 커밋되어 에이전트가 로그와 diff를 읽어 다음 반복에 활용할 수 있습니다.
• 자동 롤백: 실패한 변경 사항은 즉시 되돌려집니다.

대상 사용자

수동 개입 없이 테스트 커버리지를 자율적으로 개선하거나, 번들 크기를 줄이거나, 버그를 찾아 수정하거나, 보안 감사를 수행하고자 하는 개발자 및 엔지니어.

주요 특징

• 멀티 에이전트 지원: Claude Code, OpenCode, OpenAI Codex와 호환됩니다.
• 자율 오케스트레이터: 일반 언어 목표를 받아 성공 판정 조건과 파이프라인을 자동으로 도출할 수 있습니다.
• 특화된 명령: 디버깅 (/autoresearch:debug), 오류 수정 (/autoresearch:fix), 보안 감사 (/autoresearch:security), 배포 워크플로우 (/autoresearch:ship)를 위한 전용 루프를 포함합니다.
• 안전 가드레일: 위험한 명령 차단, 개인 키 보호, 컨텍스트 팽창 방지를 위한 후크를 포함합니다.
• 토큰 효율성: 라우팅 아키텍처를 사용하여 단일 프롬프트 대비 토큰 소비를 최대 95%까지 줄입니다.