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오토리서치 에이전트 (자동 실험 루프)

목표 파일을 반복 수정하며 측정 가능한 지표를 개선하고, 좋아지면 커밋·나빠지면 되돌리는 자율 실험 루프 스킬.

자동화·워크플로고급★ 24,151⑂ 3,405AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

Karpathy의 autoresearch에서 영감을 받은 자동 실험 루프입니다. 하나의 대상 파일을 수정하고 → 고정된 평가 명령을 실행해 지표를 측정하고 → 좋아지면 git 커밋으로 유지, 나빠지면 git reset으로 폐기하는 과정을 계속 반복합니다.

  • /ar:setup, /ar:run, /ar:loop, /ar:status, /ar:resume 슬래시 커맨드 제공
  • 실험 기록을 results.tsv에 남기고 대시보드(TSV/CSV/Markdown)로 내보내기
  • 내장 평가기: 속도(p50_ms), 파일 크기, 테스트 통과율, 빌드 시간, 메모리 사용량 + LLM 심사(카피·프롬프트 품질)
  • 규칙: 실험당 변경은 하나만, 평가 스크립트는 절대 수정 금지, 5회 연속 크래시 시 중단

이런 분께 추천

  • 성능·번들 크기·빌드 시간을 수치로 개선하고 싶은 개발자
  • 헤드라인·카피·시스템 프롬프트를 정량 점수로 A/B 개선하고 싶은 마케터·프롬프트 엔지니어
  • 밤새 에이전트를 돌려 반복 실험을 자동화하고 싶은 사람

전제조건: git 저장소, 대상 파일 1개, 지표를 stdout에 출력하는 평가 명령, Python 실행 환경.

활용 예시

  1. src/api/search.py의 p50 응답시간을 낮추기 — pytest bench.py를 평가로 지정해 47회 실험 후 -76% 달성
  2. content/titles.md의 헤드라인을 LLM 심사(ctr_score 0~10)로 반복 개선
  3. 프론트엔드 번들 사이즈를 size_bytes 기준으로 계속 줄이는 야간 루프 실행

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/alirezarezvani/claude-skills/HEAD/.gemini/skills/autoresearch-agent/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 alirezarezvani/claude-skills 의 .gemini/skills/autoresearch-agent 폴더를 내 ~/.claude/skills/autoresearch-agent/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-skills/.gemini/skills/autoresearch-agent ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git
  2. 스킬 폴더를 찾습니다: ls claude-skills/.gemini/skills/autoresearch-agent (없으면 find claude-skills -name autoresearch-agent -type d)
  3. 스킬 디렉터리를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 폴더 전체를 복사합니다: cp -r claude-skills/.gemini/skills/autoresearch-agent ~/.claude/skills/
  5. scripts/ 하위의 Python 스크립트가 함께 복사됐는지 확인하고, Python 3가 설치되어 있는지 점검합니다.
  6. 최적화할 프로젝트가 git 저장소인지 확인합니다(아니면 git init 후 최초 커밋).
  7. Claude Code를 재시작하고 "이 파일 속도를 최적화해줘"처럼 요청하거나 /ar:setup을 실행합니다.
  8. 루프를 돌리기 전에 평가 명령을 한 번 직접 실행해 metric: value 형식으로 출력되는지 꼭 확인하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT