SuperAPI AI 工具集

autoresearch

智能体与模型

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更新于 10-15 21:47

技能介绍

用途:Autoresearch 提供以目标为导向的自主迭代能力,核心循环为修改→验证→根据指标保留或丢弃,可用于调试、修复、安全审计、场景生成、发布、评估等任务。

主要能力与用法:直接调用 $autoresearch 按指标迭代,默认 25 次。子命令包括 plan(把目标转为可审查的 Scope、Metric、Verify 配置)、debug(假设→测试→证伪,默认 15)、fix(逐个消除错误,默认 20)、security(STRIDE + OWASP 审计,默认 15)、ship(清单→试运行→部署→验证八阶段)、scenario(跨 12 维度生成边界用例,默认 20)、predict(5 个专家角色先辩论)、learn(扫描代码库生成文档并验证修复,默认 10)、reason(盲评对抗辩论,默认 8)、probe(8 个角色追问需求,默认 15)、improve(研究 ICP 挑战并生成 PRD,默认 15)、evals(分析迭代趋势、平台期、回归)、regression(基线对比候选,给出 STABLE/UNSTABLE)。

通用标志:Iterations: N 设置次数,Iterations: unlimited 开启无上限;--evals 提供中途检查点与最终总结,--evals-interval N 调整检查频率;--chain <targets> 顺序交接,--<subcommand> 为其简写;--classic 强制经典指标循环模式。结果记录到 autoresearch/{subcommand}-{YYMMDD}-{HHMM}/ 目录,通过 handoff.json 交接,evals 读取 *-results.tsv。

限制:所有子命令未经用户明确批准不得 push、publish 或 deploy;默认有界。自然语言目标需先加载 plan.md 生成明确的 Metric 与 Verify 字段并经用户审查后才进入经典循环。当前包不含可执行的跨子命令编排器;orchestrator-routing.md 仅为未来路由设计,不应调用其中命令,也不应声称已具备自动目标分类、状态路由或平台期检测。