sharathsatish/autotune

Was macht autotune?

Human-in-the-Loop-Bootstrapper zur Optimierung von KI-Assets (Prompts, Skills, Agents, Anweisungen, Skripte, Hooks, Workflows, Orchestratoren)

Übersicht

Autotune ist ein Werkzeug, das den Prozess der Optimierung von KI-Assets durch menschliches Feedback beschleunigt. Es funktioniert, indem es eine Schleife erzeugt, in der der Nutzer Änderungen vornimmt, die Auswirkungen testet und die Ergebnisse bewertet. Dieser iterative Ansatz hilft dabei, die Leistung von KI-Assets in realen Szenarien zu verfeinern.

Hauptfunktionen

• Iterative Optimierung: Führen Sie Änderungen durch, testen Sie diese und bewerten Sie die Ergebnisse in einer nahtlosen Schleife.
• Multi-Plattform-Unterstützung: Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen KI-Agenten-Plattformen.
• Flexibles Asset-Management: Optimieren Sie Prompts, Skills, Agents, Anweisungen, Skripte, Hooks, Workflows und Orchestratoren.
• Human-in-the-Loop: Beziehen Sie menschliches Feedback in den Optimierungsprozess ein, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen.

Erste Schritte

1. Installation: Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten.

   git clone https://github.com/sharathsatish/autotune
   cd autotune
   

2. Konfiguration: Richten Sie Ihre Umgebungsvariablen ein, z. B. AUTOTUNE_API_KEY für die Integration mit KI-Plattformen.

3. Verwendung: Führen Sie das Bootstrapping-Skript aus, um mit der Optimierung Ihrer Assets zu beginnen.

   python autotune.py --asset prompt --input initial_prompt.txt
   

Beispiele

Optimieren eines Prompts

1. Starten Sie mit einem Basis-Prompt:

   Beantworten Sie die Frage kurz.
   

2. Führen Sie Autotune aus:

   python autotune.py --asset prompt --input base_prompt.txt --iterations 5
   

3. Geben Sie nach jeder Iteration Feedback, um den Prompt zu verfeinern.

Optimieren eines Skills

1. Definieren Sie einen Skill in einer YAML-Datei:

   name: summarize
   version: 1.0
   description: Fassen Sie Text zusammen.
   

2. Verwenden Sie Autotune, um den Skill zu testen und zu verbessern:

   python autotune.py --asset skill --input skill.yaml --test-cases test_cases.json
   

Konfiguration

Variable	Beschreibung	Standard
AUTOTUNE_API_KEY	API-Schlüssel für die KI-Plattform	Keiner
AUTOTUNE_MODEL	Zu verwendendes KI-Modell	gpt-4
AUTOTUNE_ITERATIONS	Anzahl der Optimierungsdurchläufe	10

Plattformunterstützung

• Claude Code: Optimieren Sie Prompts und Skills, die mit Claude Code verwendet werden.
• Cursor: Passen Sie Cursor-spezifische Skripte und Hooks an.
• Codex: Verfeinern Sie Agenten-Workflows für Codex-Integrationen.

Beiträge

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Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – siehe die LICENSE-Datei für Details.