Comparaison

autoresearch ou AIRAS

autoresearch n’est plus référencé sur aucune place de marché que nous lisons : ce sont ses dernières données connues, au 2026‑10‑27.

autoresearch est un lot de plugins pour les outils de code IA publié par James S Tayler. Aucune place de marché que nous lisons ne le référence plus. AIRAS est un serveur MCP publié par airas-org. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 2 (Official MCP Registry, Community GitHub marketplaces). Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-27. 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 marché	autoresearch	AIRAS
Place de marché communautaire james-s-tayler/lazy-developer	Retiré le 2026-10-27 Version: 1.1.0 Forks (GitHub): 0 Étoiles (GitHub): 12 Non marqué · Vu pour la première fois 2026-10-22	Absent
Official MCP Registry	Absent	Référencé Version: 0.4.1 Téléchargements par mois (PyPI): 426 Téléchargements par semaine (PyPI): 48 Forks (GitHub): 2 Étoiles (GitHub): 37 Non marqué · Vu pour la première fois 2026-10-11

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

autoresearch ou AIRAS
Fait	autoresearchplus référencé · 2026-10-27	AIRAS
Marketplaces qui le listent (différent)	0	2
Étoiles (GitHub) (différent)	12	37
Forks (GitHub) (différent)	0	2
Dernière version	Non publié	Non publié
Où il s'exécute (différent)	S'installe comme lot de plugins	Sur votre machine (airas)
Transport (différent)	Non indiqué	stdio
Outils déclarés	Non publié	Non publié
Variables d'environnement demandées	Non publié	Non publié
Hooks exécutés (différent)	Non publié	4
Parties du lot (différent)	3	13
Licence	MIT	MIT
Dépôt (différent)	github.com/james-s-tayler/lazy-developer	github.com/airas-org/airas
Modifications des 7 derniers jours (différent)	4	0
Vu pour la première fois (différent)	2026-10-22	2026-10-11

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 « autoresearch »

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

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…

par pjhoberman · Lot de plugins

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

Self-correcting loop engineering and automated codebase research.

par jggomez · Lot de plugins

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

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

par gaasher · Lot de plugins

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

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

par Alireza Rezvani · Lot de plugins

Référencé sur : Community GitHub marketplaces · 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

Sa fiche, avec les plugins similaires par place de marché

Ce que chacun dit faire

autoresearch

Dans ses propres mots, sur Community GitHub marketplaces :

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

AIRAS

Dans ses propres mots, sur Official MCP Registry :

Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing

Comment lancer chacun

autoresearch

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

AIRAS En serveur MCP local : paquet PyPI

Claude Code

claude mcp add --transport stdio airas -- uvx airas

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 : autoresearch · Ce qu'il peut faire : AIRAS · 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 2026-10-27. Nous ne publions aucune coordonnée des éditeurs de plugins.