autoresearch-agent
Autonomous experiment loop — optimize any file by a measurable metric. 5 slash commands (/ar:setup, /ar:run, /ar:loop, /ar:ar-status, /ar:ar-resume), 8 built-in evaluators…
Пакет плагинов · от Alireza Rezvani
Коротко
autoresearch-agent: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель Alireza Rezvani. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-14 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-14.
Autonomous experiment loop — optimize any file by a measurable metric. 5 slash commands (/ar:setup, /ar:run, /ar:loop, /ar:ar-status, /ar:ar-resume), 8 built-in evaluators, configurable loop intervals (10min to monthly).
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install autoresearch-agent@claude-code-skillsГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества alirezarezvani/claude-skills (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 2.9.0 | Форки (GitHub): 3 939 Звёзды (GitHub): 28 149 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| claude-code-skills | alirezarezvani/claude-skills | 28 149 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 6
ar-resumear-statusautoresearch-agentlooprunsetup
Агенты: 1
experiment-runner
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
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…
-
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…
-
autoresearch-discover
Scan a codebase to find where autoresearch experiments would be most valuable.
-
Autonomous LLM agent optimization using LangSmith. Spawns 5 parallel proposers in git worktrees, evaluates candidates via LangSmith experiments, and merges winners automatically…
-
Trace inspection, failure diagnosis, and replay-driven iteration for AI-powered code. Instrument your LLM calls, build regression datasets, and measure improvements — all inside…
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
setup-doctor io.github.saxenakapil/setup-doctor
Score and improve your AI coding agent setup. Local-only, open source.
-
Test your AI applications from Claude Code using Arato Simulate
-
The context exoskeleton for AI development: optimize the entire development lifecycle to reduce token usage and context occupancy.
-
Evidence-first ML code review, paper-to-code research and reproducible GPU experiments for Claude Code
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
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…
-
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…
-
Autonomous LLM agent optimization using LangSmith. Spawns 5 parallel proposers in git worktrees, evaluates candidates via LangSmith experiments, and merges winners automatically…
-
Trace inspection, failure diagnosis, and replay-driven iteration for AI-powered code. Instrument your LLM calls, build regression datasets, and measure improvements — all inside…
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Output.ai workflow development toolkit for Claude Code. Adds 5 specialist agents (planner, builder, debugger, prompt writer, quality reviewer), 40+ slash-command skills covering…
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
AI-powered code review in Codex, powered by CodeRabbit.
-
Inspect repositories, triage pull requests and issues, debug CI, and publish changes through a hybrid GitHub connector and CLI workflow.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
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…
-
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…
-
autoresearch-discover
Scan a codebase to find where autoresearch experiments would be most valuable.
-
Trace inspection, failure diagnosis, and replay-driven iteration for AI-powered code. Instrument your LLM calls, build regression datasets, and measure improvements — all inside…
-
setup-doctor io.github.saxenakapil/setup-doctor
Score and improve your AI coding agent setup. Local-only, open source.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Record your screen doing a manual process, drop the video on your Desktop, and let Copilot CLI analyze it frame-by-frame to build working automation scripts. Supports narrated…
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Analyze any repository and generate AI-ready configuration — AGENTS.md, copilot-instructions.md, CI workflows, issue templates, and more. Mines your PR review patterns and creates…
-
Model, visualize, and deploy applications with Radius from the GitHub Copilot app and CLI.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
playwright-mcp io.github.microsoft/playwright-mcp
Playwright Tools for MCP
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
-
Stop stitching context for Copilot and Cursor. With Sequa MCP, your AI tools know your entire codebase and docs out of the box.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
setup-doctor io.github.saxenakapil/setup-doctor
Score and improve your AI coding agent setup. Local-only, open source.
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Tuning Engines - Governed AI Runtime
Govern model, agent, skill, and MCP workflows with policy, approvals, traces, and usage analytics.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.