Huo15 Autoresearch Loop

基于 Karpathy 自主研究循环的 OpenClaw Skill，Modify → Verify → Keep/Discard → Repeat forever

基于 uditgoenka/autoresearch（Karpathy 自主研究循环）的 OpenClaw Skill 实现。

触发词

• 自动迭代
• autoresearch
• 跑起来别停
• 自动循环

功能

实现 Karpathy 的 Modify → Verify → Keep/Discard → Repeat forever 自主研究循环。

核心流程

1. 用户说「自动迭代 [目标] [验证命令]」
2. 初始化状态（目标/验证命令/迭代次数/范围）
3. 循环：
   • 修改代码/文件
   • 调用验证命令
   • 成功 → git commit + 记录
   • 失败 → git revert
   • 判断是否继续（迭代次数/收敛检测）
4. 输出摘要

使用方式

text

自动迭代 [目标描述] [验证命令]

示例：

text

自动迭代 优化性能瓶颈 make test
自动迭代 修复所有lint错误 ./scripts/lint.sh

配置说明

config.json 控制循环行为：

json

{
  "max_iterations": 50,
  "verify_command": "",
  "scope_globs": ["**/*.py", "**/*.js"],
  "convergence_threshold": 3,
  "commit_each_success": true,
  "revert_on_fail": true
}

非侵入设计

• 只通过 exec 调用脚本
• 不修改 OpenClaw 内核
• 状态持久化在本地文件

状态文件

每次迭代的状态保存在 ~/.openclaw/tmp/autoresearch-loop-state.json：

json

{
  "goal": "优化性能",
  "verify_command": "make test",
  "iteration": 5,
  "successes": 3,
  "failures": 2,
  "last_success": "2026-04-22T00:30:00Z",
  "history": [...]
}

停止条件

• 达到 max_iterations
• 连续失败超过 convergence_threshold
• 用户发送「停止迭代」
• 收敛检测（连续 N 次成功）

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