TheGreenCedar/codex-autoresearch
A codex plugin for running optimization loops inside a codebase. It is useful when you have a measurable target and many possible changes to try: test runtime, build speed, bundle size, model loss, Lighthouse scores, memory use, query latency, or any other metric you can print from a script.
解决的问题
Codex Autoresearch 通过可重复的实验自动化改进本地代码的过程。它消除了手动试错循环，即进行小的代码更改并测量其对特定性能或资源指标（如运行时、内存使用量或构建速度）的影响。
工作原理
用户提供一个由工作负载（基准测试）、正确性检查（测试）、编辑边界（范围）以及时间/尝试预算组成的“契约”。然后，该工具执行一个循环：建立基线测量，提出并评估小的更改，并记录结果。如果更改在不破坏正确性检查的情况下改善了主要指标，则保留该更改；否则，将其丢弃。该过程以一个可审查的补丁和一个显示实验结果的证据收据结束。
适用人群
适用于需要针对性能或资源效率优化代码库特定部分，并且拥有稳定、可测量的基准测试进行测试的开发者。
亮点
- 基于契约的执行：在运行前需要明确批准目标、指标和边界。
- 自动化迭代：自动处理多个候选项的设置、测量和记录。
- 基于证据的结果：提供由详细的测量和结果记录支持的最终补丁。
- 集成仪表板：提供改进、通过和阻塞项的只读视觉显示。
- Git 集成：在仓库内管理状态，并可为成功的更改创建提交。
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