5分钟快速上手 Codex Autoresearch从零安装到跑通第一个自主实验的完整教程【免费下载链接】codex-autoresearchCodex Autoresearch Skill — A self-directed iterative system for Codex that continuously cycles through: modify, verify, retain or discard, and repeat indefinitely. Inspired by Karpathy’s autoresearch concept.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-autoresearchCodex Autoresearch 是一款面向 AI 编程工具 Codex 的自主实验技能Skill你只需告诉它一个可度量的数值目标它就会自动循环修改 → 验证 → 保留改进、回滚失败直到达成目标。这篇教程将带你用 5 分钟完成 Codex Autoresearch 安装并在真实项目中跑通第一个自主实验。什么是 Codex Autoresearch一句话概括定目标、自动迭代、达成目标Aim. Iterate. Arrive.。传统使用 AI 编程工具时你提需求、AI 给代码然后由你人工验证效果。而使用 Codex Autoresearch你交给它的是一个可度量的目标——比如把测试报错数从 5 降到 0或把覆盖率提升到 90%——Codex 会接管整个实验循环 先扫描仓库给出方案并向你确认批准后才动手️ 每一轮只修改一个聚焦的点一个明确的假设 用指定的度量命令测量结果✅ 指标改进且回归测试通过 → 保留这次修改↩️ 否则 → 自动用 Git 回滚绝不让坏改动留下如此反复直到指标达标。这套思路受 Karpathy 的 autoresearch 概念启发并推广到任意软件仓库。适用场景非常广测试失败数、覆盖率、类型错误、告警数、响应延迟、产物体积、可复现的安全问题——凡是一条命令能稳定测出的结果都可以。环境准备4 个前置条件安装前先确认以下条件详细步骤见 docs/INSTALL.md前置条件说明Codex CLI当前版本需支持 Skills 与 Goals 能力Python3.11 或更高版本Git已配置提交者身份git config user.name / user.email目标仓库一个干净的 Git 仓库处于已命名的分支上、无未提交改动 Codex Autoresearch 把 Git 当作实验记忆每次尝试都是一个提交每次失败都会回滚因此目标目录必须是 Git 仓库。第一步一键安装 Codex Autoresearch 技能最简单的方式是克隆仓库到技能目录。以当前用户的所有项目可用为例git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-autoresearch mkdir -p ~/.agents/skills cp -R codex-autoresearch ~/.agents/skills/codex-autoresearch如果只想让它在某个项目中可用则改为复制到该项目的.agents/skills目录下参考 docs/INSTALL.md 的Manual Repository Install一节。如果你的 Codex 内置了技能安装器也可以直接在会话中运行$skill-installer install命令并指定上述仓库地址完成安装。验证安装成功在目标仓库中打开 Codex输入$列表中能看到codex-autoresearch即说明安装成功。第二步以完整权限启动 Codex由于实验的每一轮迭代都需要创建与回滚 Git 提交建议以 Full Access完整权限启动codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox⚠️ 请在自己信任、且处于干净分支状态的仓库中执行该命令。第三步发出第一个自主实验任务在会话中调用技能用一句话描述目标例如You: $codex-autoresearch Reduce python3 scripts/score.py error_count to 0.在写入任何文件之前Codex 会先向你展示一张确认卡只需核对这几项确认项含义示例目标与数值目标error_count基线 5 → 目标 0越低越好可修改范围仅仓库内指定路径如src/度量命令python3 scripts/score.py读取 JSON 键error_count回归保护Guard可选如python3 -m pytest -q须始终通过运行模式前台实时观察或后台无人值守迭代上限可选确认无误后回复 GoCodex 立即启动自主迭代。整个过程无需修改任何 Codex 配置也没有特殊提示词语法。理解核心机制修改 → 验证 → 保留 / 回滚整个循环由内置控制脚本见 scripts/autoresearch.py驱动它与 Codex 的分工非常清晰Codex负责聪明分析证据、提出假设、修改代码控制脚本负责纪律Git 边界检查、指标测量、提交与回滚、状态与日志记录每轮迭代的核心流程检查证据 → 修改一个聚焦的点 → 提交并测量 ├─ 改进且 guard 通过 → 保留 └─ 否则 → git revert 回滚 然后追加一条审计事件 → 重复直到达成目标这种严格是刻意设计的任何越界修改、指标解析失败、超时都会让运行停止并给出精确的错误与日志路径而不是悄悄猜测结果——这正是长时间自主运行可以被信任的原因工作流细节见 references/workflow.md。前台还是后台选对运行模式前台Foreground后台Background运行位置当前 Codex 会话独立 controller 进程适合场景实时观察进度、随时指导方向长时间任务、通宵运行控制方式Codex Goal 暂停 / 恢复询问$codex-autoresearch状态、停止、恢复 想实时看 Codex 怎么思考、中途调整策略 → 选前台 想布置完任务去睡觉、明早看结果 → 选后台两种模式遵循完全相同的实验规则只是运行位置不同后台机制见 references/background.md。查看结果实验历史与可视化报告实验完成后所有产物统一放在不会提交的autoresearch-results/目录run.json已确认的不可变配置、events.jsonl仅追加的事件历史是状态的唯一事实来源、logs/完整的指标与测试输出。运行结束后可以让 Codex 展示经过验证的实验历史$codex-autoresearch show experiment history也可以生成一份可视化的 HTML 报告写入autoresearch-results/report.html$codex-autoresearch generate an HTML report报告中直观呈现指标轨迹、每一轮实验的保留 / 回滚结果、对应提交与日志入口非常适合复盘与分享。常见问题速答FAQ1. 安装这个技能会改动我的 Codex 配置吗不会。安装只是复制技能文件不修改任何 Codex 设置。2. 为什么要求完整权限Full Access因为每轮迭代都要创建或回滚 Git 提交受限沙箱可能阻止对.git的写入。3. 可以中途暂停和恢复吗可以。前台模式通过 Codex Goal 暂停 / 恢复后台模式向$codex-autoresearch询问状态、停止或恢复即可。4. 支持非 Git 目录或多个仓库同时跑吗不支持。Git 是实验记忆与回滚边界一次运行只管理一个仓库保证提交归属与度量不被混淆。延伸阅读安装详情手动安装、开发链接、验证、更新docs/INSTALL.md用户指南配置、生命周期、状态与排障docs/GUIDE.md实用提示词与度量脚本模式示例docs/EXAMPLES.md技能定义与完整工作流规则SKILL.md、references/workflow.md现在你已经掌握了 Codex Autoresearch 的完整工作流——把改一点、测一点的枯燥循环交给自动、可审计的实验循环。接下来不妨给你的仓库定一个更有挑战性的目标吧 【免费下载链接】codex-autoresearchCodex Autoresearch Skill — A self-directed iterative system for Codex that continuously cycles through: modify, verify, retain or discard, and repeat indefinitely. Inspired by Karpathy’s autoresearch concept.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-autoresearch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考