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d-wwei/labloop

Habilidade de loop de experimentos autônomos para Claude Code. Dê a ele uma base de código e uma métrica — ele experimenta para sempre. Generalizado a partir do autoresearch de Karpathy.

O que é labloop?

O labloop é uma habilidade especializada para o Claude Code que implementa um loop de experimentos autônomos, inspirado no conceito de autoresearch de Andrej Karpathy mas generalizado para qualquer base de código e métrica. O usuário fornece um repositório de código com uma função de avaliação e uma métrica alvo, e a habilidade automaticamente itera sobre hipóteses, modifica o código, executa experimentos e mede o progresso até atingir o objetivo. Essa capacidade é ideal para tarefas de otimização, ajuste de hiperparâmetros, busca de arquiteturas ou melhoria incremental de qualquer pipeline mensurável. A habilidade opera inteiramente dentro do ambiente do Claude Code, utilizando sua capacidade de ler, modificar e executar código de forma autônoma, mantendo um registro detalhado das tentativas e resultados. É especialmente útil para desenvolvedores que desejam automatizar a busca por melhorias em seus projetos, economizando horas de ajuste manual.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add d-wwei/labloop

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Documentação

O que labloop faz?

Habilidade de loop de experimentos autônomos para Claude Code. Dê a ele uma base de código e uma métrica — ele experimenta para sempre. Generalizado a partir do autoresearch de Karpathy.

Como usar

  1. Configure seu projeto com uma função evaluate() que retorna uma pontuação numérica (quanto maior, melhor).
  2. Defina uma métrica alvo (ex: target_score = 0.95).
  3. Execute o labloop com:
claude labloop --target 0.95

O labloop irá:

  • Analisar sua base de código.
  • Gerar uma hipótese de melhoria.
  • Modificar o código experimentalmente.
  • Executar evaluate().
  • Registrar o resultado.
  • Repetir até atingir o alvo ou o limite de iterações.

Comportamento

  • Cada iteração é registrada em labloop_log.yaml.
  • O loop pausa se detectar regressão significativa.
  • Você pode interromper com Ctrl+C e retomar depois.

Configuração

Variáveis de ambiente (opcionais):

  • LABLOOP_MAX_ITERATIONS: Número máximo de iterações (padrão: 100).
  • LABLOOP_LOG_FILE: Caminho para o arquivo de log (padrão: labloop_log.yaml).
  • LABLOOP_TARGET_METRIC: Nome da função de avaliação (padrão: evaluate).

Requisitos

  • Claude Code (versão >= 1.0.0)
  • Um projeto com uma função evaluate() que não requer entrada manual.
  • A função deve ser executável via linha de comando (ex: python evaluate.py).

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