O que autoresearch-skill faz?
Habilidade de loop de pesquisa autônoma para agentes LLM — inspirada no autoresearch de Karpathy. Defina um objetivo e deixe o agente iterar.
Visão Geral
Esta habilidade permite que agentes LLM executem um processo de pesquisa autônomo e iterativo, similar ao conceito de "autoresearch" proposto por Andrej Karpathy. O agente recebe um objetivo de pesquisa, planeja etapas, executa ações (como busca, leitura de documentos, execução de código), coleta evidências, analisa criticamente os resultados e refina sua abordagem até chegar a uma conclusão.
Como Funciona
- Definição do Objetivo: O usuário fornece um objetivo de pesquisa claro e específico.
- Planejamento: O agente elabora um plano de pesquisa com etapas, hipóteses e critérios de sucesso.
- Execução Iterativa: O agente executa cada etapa, utilizando ferramentas como busca na web, leitura de arquivos, execução de código ou consultas a bancos de dados.
- Análise e Reflexão: A cada ciclo, o agente analisa os resultados obtidos, compara com as hipóteses e ajusta o plano conforme necessário.
- Conclusão: Quando o objetivo é alcançado ou os critérios de parada são atendidos, o agente gera um relatório final resumindo descobertas, evidências e recomendações.
Plataformas Suportadas
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- Outros agentes LLM com capacidade de execução de código e acesso a ferramentas
Exemplo de Uso
# Exemplo de prompt inicial
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O agente então executará um loop de pesquisa, coletando informações, executando benchmarks simulados (ou reais) e gerando um relatório comparativo.
Configuração
Não é necessária configuração especial. A habilidade é ativada ao incluir este skill no perfil do agente.
Notas
- A habilidade funciona melhor com agentes que possuem acesso a ferramentas de busca e execução de código.
- O loop de pesquisa pode ser personalizado ajustando o prompt inicial ou adicionando restrições de tempo / profundidade.
- Inspirado no conceito de "autoresearch" de Andrej Karpathy.
Licença
MIT