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Comparaison

auto-optimize ou io.github.saxenakapil/setup-doctor

auto-optimize n’est plus référencé sur aucune place de marché que nous lisons : ce sont ses dernières données connues, au 2026‑10‑24.

auto-optimize est un lot de plugins pour les outils de code IA publié par donghyungko. Aucune place de marché que nous lisons ne le référence plus. io.github.saxenakapil/setup-doctor est un serveur MCP publié par saxenakapil. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 1 (Official MCP Registry). Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-26. Un plugin de cette paire n’est plus référencé sur aucune place de marché que nous lisons : nous demandons donc aux moteurs de recherche de ne pas indexer la page.

Où chacun est publié

Où chacun est publié
Place de marchéauto-optimizeio.github.saxenakapil/setup-doctor
Place de marché communautaire bluuewhale/auto-optimize Retiré le 2026-10-24
Version: 1.0.1
Forks (GitHub): 0
Étoiles (GitHub): 8
Non marqué · Vu pour la première fois
Absent
Official MCP Registry Absent Référencé
Version: 0.3.3
Téléchargements par mois (npm): 1 402
Téléchargements par semaine (npm): 23
Forks (GitHub): 1
Étoiles (GitHub): 3
Non marqué · Vu pour la première fois

Chaque chiffre est celui de la place de marché et n'est jamais additionné entre places de marché. Une place de marché qui ne publie pas de chiffre n'en affiche aucun : pas de nombre ne veut pas dire zéro.

Les faits côte à côte

auto-optimize ou io.github.saxenakapil/setup-doctor
Faitauto-optimizeplus référencé · io.github.saxenakapil/setup-doctor
Marketplaces qui le listent (différent)01
Étoiles (GitHub) (différent)83
Forks (GitHub) (différent)01
Dernière versionNon publiéNon publié
Où il s'exécute (différent)S'installe comme lot de pluginsSur votre machine (setup-doctor)
Transport (différent)Non indiquéstdio
Outils déclarésNon publiéNon publié
Variables d'environnement demandéesNon publiéNon publié
Parties du lot (différent)1Pas un lot
Licence (différent)Non indiquéMIT
Dépôt (différent)github.com/bluuewhale/auto-optimizegithub.com/saxenakapil/setup-doctor
Modifications des 7 derniers jours (différent)20
Vu pour la première fois (différent)2026-10-152026-10-11

Les lignes où les deux diffèrent ont un fond teinté et des valeurs en gras. Aucune valeur n’est marquée meilleure ou moins bonne : un plugin qu’aucune place de marché ne référence plus est montré avec ses dernières données connues, que nous ne classons pas face à des chiffres actuels.

Quoi utiliser à la place de « auto-optimize »

Plugins encore référencés dont les noms, descriptions, outils et skills sont les plus proches par le sens. Comparables, pas recommandés.

  • 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…

    par proyecto26 · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community, Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • perf

    Structured performance investigation with baselines, profiling, and evidence-backed decisions — run by AI agents inside your editor. `/perf` enforces a rigorous 10-phase…

    par agent-sh · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • evo

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

    par evo-hq · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • performance-optimizer

    Analyze and optimize code performance, identify bottlenecks, and suggest improvements

    par GLINCKER Team · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • codspeed

    CodSpeed is the all-in-one performance testing toolkit. Dive into benchmarking results, flamegraphs, and performance comparisons — give Claude granular profiling context to…

    par CodSpeedHQ · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-official, Community GitHub marketplaces, Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • performance-benchmarker

    Use this agent for comprehensive performance testing, profiling, and optimization recommendations. This agent specializes in measuring speed, identifying bottlenecks, and…

    par Michael Galpert · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

Sa fiche, avec les plugins similaires par place de marché

Ce que chacun dit faire

auto-optimize

Dans ses propres mots, sur Community GitHub marketplaces :

Profiling-driven code optimization workflow. Builds Regression Test and Benchmark Test infrastructure first, then runs an autonomous optimization loop to iteratively improve measurable metrics.

io.github.saxenakapil/setup-doctor

Dans ses propres mots, sur Official MCP Registry :

Score and improve your AI coding agent setup. Local-only, open source.

Comment lancer chacun

auto-optimize

Pas de données pour une commande automatique : ce que déclarent ses places de marché ne dit pas sans ambiguïté comment le connecter.

io.github.saxenakapil/setup-doctor En serveur MCP local : paquet npm

Claude Code
claude mcp add --transport stdio setup-doctor -- npx -y setup-doctor mcp

Commandes construites uniquement à partir de ce que déclarent les marketplaces ; le jeu complet pour chaque client figure sur la fiche de chacun.

Outils que déclare chacun

Les marketplaces d'aucun des deux ne publient de liste d'outils, il n'y a donc rien à comparer.

Réglages que demande chacun

Les marketplaces d'aucun des deux ne publient les réglages demandés.

Ce qu'il peut faire : auto-optimize · Ce qu'il peut faire : io.github.saxenakapil/setup-doctor · Comparer deux autres plugins

Données issues de Community GitHub marketplaces. Données issues de Official MCP Registry. Les chiffres proviennent de nos propres passages réguliers sur les places de marché, dernière lecture le . Nous ne publions aucune coordonnée des éditeurs de plugins.

D’où viennent les données : comment le catalogue est construit