오토리서치 (자율 연구 오케스트레이터)

무엇을 해주나

연구 프로젝트를 '내부 루프(빠른 실험 반복)'와 '외부 루프(결과 종합·방향 결정)'라는 2단 구조로 운영합니다.

• research-state.yaml, research-log.md, findings.md를 중심으로 프로젝트 상태를 파일로 기억
• experiments/, literature/, data/, paper/ 등 표준 연구 워크스페이스 자동 생성
• 실험 프로토콜을 실행 전에 git 커밋해 사전등록(pre-registration) 효과 확보
• 데이터 처리·파인튜닝·평가·해석가능성 등 도메인별 스킬로 작업을 라우팅
• Claude Code /loop 또는 OpenClaw cron으로 20분마다 자동 재개, 진행 상황을 HTML/PDF 리포트로 제출
• 결론 단계에서 ml-paper-writing 스킬을 호출해 논문 초안 작성

이런 분께 추천

• 실험을 반복해야 하는 ML/AI 연구자, 대학원생, 리서치 엔지니어
• 밤새 또는 자리를 비운 동안 에이전트가 실험을 계속 돌려주길 바라는 분
• 실험 기록·가설 관리가 흩어져서 논문 쓸 때 고생한 경험이 있는 분
• 반대로, 단발성 작업(모델 한 번 학습, 평가 한 번)만 필요한 분에게는 과합니다

활용 예시

1. "소규모 트랜스포머에서 grokking을 앞당기는 요인을 조사해줘" → 문헌 조사 후 H1~H3 가설 생성, 각 가설별 프로토콜 커밋 → 실험 → 5~10회마다 외부 루프로 패턴 종합.
2. 벤치마크 최적화 → val_loss를 프록시 지표로 잡고 실험 궤적(run_001…run_030) CSV를 누적, 상승 곡선 플롯이 포함된 진행 리포트를 to_human/에 생성.
3. 결론 단계 → findings.md가 논문 뼈대 수준이 되면 NeurIPS/ICLR LaTeX 템플릿으로 초안 작성 + 인용 검증 워크플로 수행.

⚠️ 이 스킬은 사용자 확인을 생략하고 자율 실행하도록 설계되어 있습니다. 비용이 드는 컴퓨트 환경에서는 예산 상한과 실행 시간 제한을 먼저 걸어두세요.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs 의 0-autoresearch-skill 폴더를 내 ~/.claude/skills/autoresearch/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.