autoresearch

Autoresearch 是一个自主代理系统，旨在通过协调三个不同团队——红队（问题发现）、绿队（修复实施）与重构队（代码简化）——并使用净室信息隔离墙来改进代码库。它通过基于分支的工作流程在您的代码库上运作，以确保安全性，并在每个循环中验证测试以防止退化。

• 狭义模式 (Narrow)：针对特定且可衡量的指标进行定向优化，例如 p99 延迟、覆盖率百分比或封装大小。它需要基准值、目标值以及达成目标的优先级排序策略清单。

• 广义模式 (Broad)：一种基于假设的方法，用于在没有预定义指标的情况下探索改进方案。它会产生跨类别（显而易见、大胆、创新）的多样化假设，在独立的轨道上执行，并提供比较分析来确定最佳方案。

• 全面模式 (Sweep)：默认操作模式，专注于一般质量改进，通过标准迭代循环进行错误查找、无用代码删除及测试覆盖率扩展。

• 自动堆栈检测：支持多种语言和构建系统，包括 Go、Node/TS、Rust、Python、Ruby、Java、Elixir 及 PHP。

• 安全工作流程：通过检查未提交的变更、利用隔离的分支工作流程，以及提供将循环结果记录到 results.tsv 文件的严格工作会话管理系统来强制执行 git 完整性。

• 使用方式：通过 /autoresearch 后接 narrow、broad 或路径以进行 sweep 模式。

• 配置：通过在仓库根目录新增 .autoresearch.yml 文件来自定义行为，包括覆盖测试指令、包含/排除模式以及团队参与设置。

• 恢复：工作会话被追踪于持久化目录中；使用 /autoresearch resume 根据上次记录的状态与技能版本恢复中断的工作。

• 兼容性：兼容于主流代码代理工具（如 Claude Code），并支持标准的基于 git 的开发环境。