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Vergleich

autoresearch vs. io.github.James-Chahwan/repo-graph

autoresearch ist auf keinem Marktplatz mehr gelistet, den wir lesen: Das sind die letzten bekannten Daten, Stand 2026‑10‑27.

autoresearch ist ein Plugin-Paket für KI-Coding-Tools von James S Tayler. Kein Marktplatz, den wir lesen, listet es noch. io.github.James-Chahwan/repo-graph ist ein MCP-Server von James-Chahwan. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 3 (Official MCP Registry, PyPI (MCP servers), Community GitHub marketplaces). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-11-02. Ein Plugin dieses Paares ist auf keinem Marktplatz mehr gelistet, den wir lesen, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.

Wo jedes veröffentlicht ist

Wo jedes veröffentlicht ist
Marktplatzautoresearchio.github.James-Chahwan/repo-graph
Community-Marktplatz james-s-tayler/lazy-developer Entfernt am 2026-10-27
Version: 1.1.0
Forks (GitHub): 0
Sterne (GitHub): 12
Nicht markiert · Erstmals gesehen
Nicht gelistet
Official MCP Registry Nicht gelistet Gelistet
Version: 0.5.3
Downloads pro Monat (PyPI): 1 097
Downloads pro Woche (PyPI): 234
Forks (GitHub): 1
Sterne (GitHub): 87
Nicht markiert · Erstmals gesehen
PyPI (MCP servers) Nicht gelistet Gelistet
Version: 0.5.3
Downloads pro Monat (PyPI): 1 097
Downloads pro Woche (PyPI): 234
Forks (GitHub): 1
Sterne (GitHub): 87
Nicht markiert · Erstmals gesehen

Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.

Die Fakten nebeneinander

autoresearch vs. io.github.James-Chahwan/repo-graph
Faktautoresearchnicht mehr gelistet · io.github.James-Chahwan/repo-graph
Marktplätze, die es listen (unterschiedlich)03
Sterne (GitHub) (unterschiedlich)1287
Forks (GitHub) (unterschiedlich)01
Letztes Release (unterschiedlich)Nicht veröffentlicht2026-11-02
Wo es läuft (unterschiedlich)Wird als Plugin-Paket installiertAuf Ihrem Rechner (mcp-repo-graph)
Transport (unterschiedlich)Nicht angegebenstdio
Deklarierte ToolsNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich)Nicht veröffentlicht1, davon Secrets: 0
Teile des Bundles (unterschiedlich)39
LizenzMITMIT
Repository (unterschiedlich)github.com/james-s-tayler/lazy-developergithub.com/james-chahwan/repo-graph
Änderungen in den letzten 7 Tagen (unterschiedlich)24
Erstmals gesehen (unterschiedlich)2026-10-222026-10-11

Zeilen, in denen sich die beiden unterscheiden, sind hinterlegt und fett. Kein Wert ist als besser oder schlechter markiert: Ein Plugin, das kein Marktplatz mehr listet, erscheint mit seinen letzten bekannten Daten, und die stellen wir nicht gegen aktuelle Zahlen.

Was Sie statt „autoresearch“ nutzen können

Noch gelistete Plugins, deren Namen, Beschreibungen, Tools und Skills ihm in der Bedeutung am nächsten sind. Vergleichbar, nicht empfohlen.

  • autoresearch

    Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…

    von pjhoberman · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Claude Code: claude-plugins-community · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • autoresearch-ai-plugin

    Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…

    von proyecto26 · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Claude Code: claude-plugins-community · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • multi-agent-ops

    Self-correcting loop engineering and automated codebase research.

    von jggomez · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Community GitHub marketplaces · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • agent-loops

    Drop-in agentic loop skills (autoresearch, literature & writing, data, optimization, red-team, power analysis). Skills install namespaced as agent-loops:<name>.

    von gaasher · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Community GitHub marketplaces · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • autoresearch-agent

    Autonomous experiment loop — optimize any file by a measurable metric. 5 slash commands (/autoresearch-agent:setup, /ar-run, /ar-loop, /ar-status, /ar-resume), 8 built-in…

    von Alireza Rezvani · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Community GitHub marketplaces · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • evo

    Structured experiment-driven code optimization using tree search and parallel subagents

    von evo-hq · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Community GitHub marketplaces · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

Seine Karte mit ähnlichen Plugins nach Marktplatz

Was jeder über sich sagt

autoresearch

In eigenen Worten, auf Community GitHub marketplaces:

Set up autonomous goal-driven optimization — creates a GOAL.md fitness function and runs an improvement loop

io.github.James-Chahwan/repo-graph

In eigenen Worten, auf Official MCP Registry:

Structural graph map of any codebase so LLMs navigate by structure, not guesswork.

So startet man jeden

autoresearch

Keine Daten für einen automatischen Befehl: Die Angaben der Marktplätze sagen nicht eindeutig, wie man es verbindet.

io.github.James-Chahwan/repo-graph Als lokaler MCP-Server: PyPI-Paket

Claude Code
claude mcp add --transport stdio repo-graph -- uvx mcp-repo-graph

Befehle nur aus den Angaben der Marktplätze gebaut; den vollständigen Satz für jeden Client gibt es auf jeder Karte.

Welche Tools jedes deklariert

Die Marktplätze keines der beiden veröffentlichen eine Tool-Liste, es gibt also nichts zu vergleichen.

Welche Einstellungen jedes verlangt

Die Marktplätze von autoresearch veröffentlichen keine verlangten Einstellungen, daher vergleichen wir keine Einstellungen.

Was es kann: autoresearch · Was es kann: io.github.James-Chahwan/repo-graph · Zwei andere Plugins vergleichen

Daten von Community GitHub marketplaces. Daten von Official MCP Registry. Daten von PyPI (MCP servers). Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.

Woher die Daten stammen: wie der Katalog entsteht