autoresearch · yeachan-heo — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Ведёт одну миссию по кругу: правка, прогон эвалюатора, запись результата в JSON и markdown-лог. Пригодится, когда нужен долгий перебор гипотез с историей, а не одна попытка.
npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a claude-codeЧто делает autoresearch
Скилл держит одну миссию и крутит цикл: правка, прогон эвалюатора, запись результата. Прогон, который не прошёл, цикл не останавливает. Стоп наступает только по явному условию, и главное из них — потолок max-runtime. Так и задумано: результат складывается из череды попыток с историей.
Внутри — контракт на эвалюатор. Он обязан выдавать JSON с булевым pass и необязательным числовым score. Артефакты складываются в .omc/autoresearch/<mission-slug>/: mission.md, evaluator.json, каталог runs/<run-id>/ с файлами вида iteration-0001.json и decision-log.md. Логи пишутся для людей, не только для машин.
Ограничение важное: миссию и эвалюатор скилл не сочиняет. Их готовит /deep-interview --autoresearch, без них запускать нечего. В версии v1 разрешена ровно одна миссия, оркестрации нескольких нет. Старый путь через CLI omc autoresearch больше не авторитетен. Периодические перезапуски настраиваются через нативный cron Claude Code, по одному заданию на миссию.
Какие задачи решает
- прогнать серию экспериментов по одной миссии, не потеряв историю
- остановить цикл по потолку max-runtime, а не по первой неудаче
- свести оценку к JSON с булевым
pass, чтобы её читал скрипт - оставить логи решений в markdown, понятные человеку
- перезапускать миссию по расписанию через нативный cron Claude Code
Примеры запросов агенту
- Запусти скилл autoresearch на миссии `coverage-gap`: одна итерация, прогон эвалюатора, JSON в `runs/<run-id>/evaluations/` и запись в `decision-log.md`.
- Продолжай итерации, пока не упрёшься в max-runtime. Неудачные прогоны не повод останавливаться.
- Заведи задание в нативном cron Claude Code на эту миссию, по одному запуску на задание, старые артефакты не перезаписывай.
Как установить autoresearch
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/autoresearch/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/autoresearch/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/autoresearch/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/autoresearch/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install Yeachan-Heo/oh-my-claudecode autoresearch2Вручную: положить файлы
.github/skills/autoresearch/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --path skills/autoresearchВручную: положить файлы
.devin/skills/autoresearch/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора26
Весь набор →Другие версии autoresearch
Похожие
Вопросы о autoresearch
Как установить autoresearch в Claude Code?
Выполните npx skills add Yeachan-Heo/oh-my-claudecode --skill autoresearch -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/autoresearch/SKILL.md.
Что делает autoresearch?
Ведёт одну миссию в цикле: правка, прогон эвалюатора, запись результата в JSON и в markdown-лог. Цикл идёт до потолка max-runtime или другого явного условия остановки.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Готовая миссия и эвалюатор из /deep-interview --autoresearch. Эвалюатор должен возвращать JSON с булевым pass и, если нужно, числовым score.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: autoresearch
description: Stateful single-mission improvement loop with strict evaluator contract, markdown decision logs, and max-runtime stop behavior
level: 4
---
<Purpose>
Autoresearch is a stateful skill for bounded, evaluator-driven iterative improvement. It owns one mission at a time, keeps iterating through non-passing results, records each evaluation and decision as durable artifacts, and stops only when an explicit max-runtime ceiling or another explicit terminal condition is reached.
</Purpose>
<Use_When>
- You already have a mission and evaluator from `/deep-interview --autoresearch`
- You want persistent single-mission improvement with strict evaluation
- You need durable experiment logs under `.omc/autoresearch/`
- You want a supported path for periodic reruns via Claude Code native cron
</Use_When>
<Do_Not_Use_When>
- You need evaluator generation at runtime — use `/deep-interview --autoresearch` first
- You need multiple missions orchestrated together — v1 forbids that
- You want the deprecated `omc autoresearch` CLI flow — it is no longer authoritative
</Do_Not_Use_When>
<Contract>
- Single-mission only in v1
- Mission setup/evaluator generation stays in `deep-interview --autoresearch`
- Evaluator output must be structured JSON with required boolean `pass` and optional numeric `score`
- Non-passing iterations do **not** stop the run
- Stop conditions are explicit and bounded, with max-runtime as the primary strict stop hook
</Contract>
<Required_Artifacts>
Canonical persistent storage lives under `.omc/autoresearch/<mission-slug>/` and/or `.omc/logs/autoresearch/<run-id>/`.
Minimum required artifacts:
- mission spec
- evaluator script or command reference
- per-iteration evaluation JSON
- markdown decision logs
Recommended canonical shape:
```text
.omc/autoresearch/<mission-slug>/
mission.md
evaluator.json
runs/<run-id>/
evaluations/
iteration-0001.json
iteration-0002.json
decision-log.md
```
Reuse existing runtime artifacts when available rather than duplicating them unnecessarily.
</Required_Artifacts>
<Workflow>
1. Confirm a single mission exists and evaluator setup is already available.
2. Ensure mode/state is active for `autoresearch` and records:
- mission slug/dir
- evaluator reference
- iteration count
- started/updated timestamps
- explicit max-runtime or deadline
3. On every iteration:
- run exactly one experiment/change cycle
- run the evaluator
- persist machine-readable evaluation JSON
- append a human-readable markdown decision log entry
- continue even when evaluation does not pass
4. Stop when:
- max-runtime ceiling is reached
- user explicitly cancels
- another explicit terminal condition is recorded by the runtime
</Workflow>
<Cron_Integration>
Claude Code native cron is a supported integration point for periodic mission enhancement. In v1, prefer documenting/configuring cron inputs over building a large scheduler UI.
If cron is used:
- keep one mission per scheduled job
- preserve the same mission/evaluator contract
- append new run artifacts rather than overwriting prior experiments
</Cron_Integration>
<Execution_Policy>
- Do not hand execution back to `omc autoresearch`
- Do not create multi-mission orchestration
- Prefer reusing `src/autoresearch/*` runtime/schema helpers where they already match the stricter contract
- Keep logs useful to humans, not only machines
</Execution_Policy>
© Yeachan-Heo · MIT · Yeachan-Heo/oh-my-claudecode