AI 대가 Karpathy는 이전에 모델이 하룻밤 사이에 수백 번의 실험 최적화를 자동으로 수행할 수 있는 autoresearch 스크립트를 만든 적이 있습니다.

Autoresearch라는 이 오픈 소스 프로젝트는 동일한 아이디어를 Claude Code와 Codex에 적용했습니다.

목표와 정량적 지표를 제공하면, Agent가 스스로 코드를 수정하고 검증을 반복하며, 결과가 좋으면 유지하고 결과가 나쁘면 자동으로 롤백(Rollback)합니다.

GitHub: https://t.co/4BrvBcGeIX

최적화, 버그 찾기, 보안 감사, 버전 출시 등의 시나리오를 아우르는 14개의 서브 명령어를 제공하며, 오작동을 방지하기 위한 9개의 보안 후크(Security Hooks)가 내장되어 있습니다.

목표를 설정하고 실행해 두기만 하면 됩니다. 아침에 일어나 결과를 확인하세요. AI 프로그래밍 어시스턴트를 자동으로 반복 개선(Iteration)하고 싶은 분들에게 적합합니다.