autoresearch

autoresearch skill 概覽

autoresearch 是做什麼用的

autoresearch skill 是一套用於程式開發任務的自主實驗迴圈，前提是成效必須能被量化。它不是請 agent 一次給你一個大修正，而是先定義目標、衡量指標與邊界條件，接著由 agent 反覆進行修改、測試、量測，以及保留或回退的判斷。

誰適合安裝 autoresearch

autoresearch skill 最適合想要可重複改善流程，而不是只求一次性答案的開發者。尤其適合用在：

• 效能調校
• 可由 prompt 驅動的 benchmark 改善
• 提升穩定性或測試通過率
• 降低 build 時間或執行成本
• 安全地嘗試多種實作變體

如果你的任務只是簡單修 bug、做 code review，或根本沒有可衡量的結果，autoresearch 通常不是對的工具。

這個 skill 真正解決的工作

使用者會採用 autoresearch，通常是因為他們希望 agent 更像「實驗操作員」，而不是單純的程式碼產生器。它要完成的工作不是「把程式寫出來」，而是「針對明確指標進行有紀律的迭代，直到效益趨緩或碰到限制條件為止」。

autoresearch 與一般 prompt 最大的不同

一般 prompt 往往只會產出一個建議方案。autoresearch for Workflow Automation 不一樣的地方在於，它把工作明確組織成：

• 清楚定義的目標
• baseline 量測
• 可重複執行的實驗迴圈
• 以 git 為基礎的檢查點
• 一套決定結果要保留還是捨棄的流程

當有好幾種看起來都合理的改動方向，而真正能判斷優劣的只有量測結果時，這種差異就特別重要。

先確認的主要採用限制

在你開始嘗試 autoresearch install 之前，先確認以下硬性條件：

• 你的專案已經是 git repository
• agent 需要能使用 terminal
• 任務必須有可量測的指標
• 這個指標必須能夠足夠頻繁地執行，才能支撐迭代

這個 skill 幾乎沒有額外支援檔案，核心幾乎都集中在 SKILL.md，所以你是否要採用，重點在於這套工作流程是否符合你的環境。

如何使用 autoresearch skill

在你的 skill 環境中安裝 autoresearch

可透過 GitHub skill repository 安裝：

npx skills add github/awesome-copilot --skill autoresearch

安裝完成後，第一個先打開 skills/autoresearch/SKILL.md。這個 skill 沒有額外腳本或輔助參考檔，絕大多數操作細節都寫在這裡。

在做任何事之前，先讀這個檔案

先從這個檔案開始：

• SKILL.md

由於 repository 沒有提供額外的自動化資產，你的 autoresearch usage 品質，很大程度取決於你是否真正理解這份檔案描述的工作流程，而不是四處找隱藏工具。

先確認你的專案真的適合 autoresearch

當你能清楚回答以下三個問題時，再使用 autoresearch：

1. 你到底要改善哪個具體結果？
2. 你打算怎麼量測？
3. 有哪些限制絕對不能被破壞？

好的例子：

• 「將 endpoint latency 降低 20%，同時維持所有測試通過。」
• 「提升 bench/search.js 的 benchmark throughput，但記憶體增加不得超過 10%。」
• 「將 flaky test 的通過率從 82% 提升到 95%。」

較弱的例子：

• 「把程式碼整理乾淨一點。」
• 「重構這一區。」
• 「修掉看起來不對的地方。」
• 「改善架構。」

在迴圈開始前先定義 metric

這份 autoresearch guide 中，最重要的前置工作，就是選一個 agent 真的能執行的 metric。好的 metric 通常具備以下特性：

• 客觀
• 足夠快，能重複執行
• 足夠穩定，方便比較
• 與真正目標直接相關

例如：

• npm test -- --runInBand
• 有 median runtime 的 benchmark script
• build duration
• 來自本地測試 harness 的 request latency
• binary size
• 多次執行後的 failure count

如果 metric 噪音很大，就應該要求多跑幾次，或設定「達到多少改善才算有意義」的門檻。

把模糊目標改寫成強而有力的 prompt

模糊的請求，會讓整個迴圈只能靠猜。好的請求則會明確給 agent 目標、metric、範圍與停止條件。

弱的寫法：

Use autoresearch to improve this service.

較強的寫法：

Use autoresearch on this repository to reduce npm run bench:api median latency by at least 15%. Keep npm test passing, do not change external API behavior, and limit work to src/cache and src/http. Establish a baseline first, commit each experiment, and stop after 8 iterations or when improvements plateau.

這種 prompt 之所以更有效，是因為它移除了迴圈本身無法安全自行推斷的模糊地帶。

明確提供範圍限制

這個 skill 的設計，本來就會互動式詢問設定細節。你可以先把以下資訊講清楚，讓它更好運作：

• 允許修改的目錄
• 禁止碰觸的檔案
• 是否允許變更 dependency
• runtime 或 memory 上限
• 可接受的取捨
• 最大迭代次數

如果沒有先定義，agent 可能會把迭代次數浪費在你本來一開始就會排除的區域。

依照 autoresearch 預期的迴圈方式操作

實務上，autoresearch skill 最適合這樣使用：

1. 定義目標
2. 定義 metric
3. 記錄 baseline
4. 提出一個實驗
5. 修改程式碼
6. 執行量測
7. 與 baseline 比較
8. 決定保留或捨棄
9. 提交這次嘗試
10. 重複直到達成停止條件

這個 workflow 的核心，不是大範圍自主重構，而是受控、可驗證的迭代。

依照 skill 預期的方式使用 git

這裡的 git 不是可有可無。整個 workflow 明確依賴每一次實驗都留下 checkpoint。這會帶來：

• 可回復的嘗試
• 更乾淨的方案比較
• 更清楚的稽核軌跡
• 更安全的自主探索

如果開始前 working tree 很亂，先整理乾淨。當每一次嘗試都能被隔離時，Autoresearch 才更值得信任。

在真實 repository 中建議的 autoresearch 工作流程

在實際專案裡，一個務實的 autoresearch usage 方式是：

1. 清空並整理 working tree
2. 確認 metric 指令可在本機執行
3. 手動先驗證一次 baseline
4. 帶著目標、metric 與 scope 啟用 skill
5. 讓它以小批次方式迭代
6. 重點審查被保留的 commits，而不是每個被丟棄的想法
7. merge 前自行重新驗證最終勝出結果

這樣做可以讓實驗迴圈保持實用，同時不放棄應有的審查紀律。

能快速提升輸出品質的做法

高影響力的習慣包括：

• 只選一個主要 metric，不要同時塞五個互相競爭的目標
• 一開始先把實驗範圍縮小
• 清楚定義什麼叫做「不能退化」
• 設定最大迭代次數
• 要求輸出簡短的嘗試紀錄與結果
• 優先使用可量測的本地指令，而不是主觀評估

這些選擇通常比華麗措辭更重要。

autoresearch skill 常見問題

autoresearch 比一般 coding prompt 更好嗎？

對於可量測的最佳化任務，是的。對於一次性的實作需求，通常不是。autoresearch 的價值來自反覆且可量測的試驗，而不只是第一次產出程式碼的品質。

autoresearch 對初學者友善嗎？

可以使用，但前提是使用者能定義可執行的 metric，並且對 repository 有足夠理解，能設定好範圍。這個 skill 可以降低實驗時的猜測成本，但不能取代清楚成功條件的需求。

什麼情況不該使用 autoresearch？

遇到以下情況時，請跳過 autoresearch skill：

• 沒有可信的 metric
• 任務主要依賴設計判斷
• codebase 對自主修改來說風險過高
• 實驗執行太慢或成本太高
• 你其實只需要一個簡單修正

autoresearch 需要特殊的專案結構嗎？

不需要特定 framework，但它確實需要：

• 一個 git repository
• terminal access
• agent 可以執行的量測指令

只要你的量測迴圈是真實可行的，它就能廣泛適用於不同語言的專案。

autoresearch 與以 CI 驅動的最佳化有什麼不同？

CI 可以負責驗證結果，但 autoresearch 的重點是在迴圈中產生候選改動並加以評估。可以把 CI 想成安全網，把 autoresearch 想成實驗操作員。

autoresearch 除了效能調校以外還有用嗎？

有，只要結果能量測。它同樣適合用在穩定性、通過率、成本、build 速度，或其他具有明確 metric 的程式開發任務。對於模糊的「幫我改善一下」類請求，它就沒那麼有幫助。

如何提升 autoresearch skill 的效果

先把問題描述寫得更精準

想改善 autoresearch 的結果，最快的方法，就是把模糊目標改成可操作的目標。請盡量包含：

• 目標 metric
• baseline command
• 可接受的 regressions
• scope 邊界
• 停止條件

比起給 agent 更多自由，精準設定通常效果更好。

在怪 skill 之前，先降低 metric 噪音

很常見的失敗模式，是一直在追逐隨機波動。如果結果起伏太大，先改善 benchmark 設定：

• 多跑幾次
• 使用 median
• 隔離背景程序
• 一致地預熱 cache
• 固定輸入資料集

很多時候，量測品質的提升，比改 prompt 更能改善 skill 表現。

一開始就縮小搜尋空間

如果 autoresearch 跑得太散，就應該加上限制。你可以要求它先只看某個 subsystem、某個 hotspot，或某一類型的改動。大範圍搜尋聽起來很強，但範圍較小通常更容易得到可審查、也更實際的改善。

明確告訴 skill 哪些東西絕對不能變

很多不理想結果，都是因為 guardrails 不夠明確。請直接說清楚哪些是不可動搖的條件，例如：

• API 相容性
• 測試套件必須通過
• dependency freeze
• memory 上限
• 風格或安全性限制

這能幫助 agent 排除那些局部看似有利、整體卻更糟的改動。

不要只要最終程式碼，也要要求實驗紀錄

若想從 autoresearch guide 的 workflow 拿到更多價值，可以要求 agent 總結：

• 每一次嘗試的改動
• 量測結果
• 保留／捨棄決策
• 捨棄原因

這樣不但能讓迭代過程可稽核，也有助於你看出失敗嘗試中的共通模式。

第一次跑完後，調整 prompt 再進行下一輪

如果第一輪結果不理想，不要原封不動直接重跑。請至少改善以下其中一項：

• metric
• 允許範圍
• 停止規則
• benchmark command
• 明確要驗證的假設

例如：

On the next autoresearch run, focus only on allocation reduction in src/parser, ignore stylistic refactors, and compare median time across 7 runs.

這種精修，會實質改變後續行為。

認識 autoresearch 最常見的失準模式

請特別留意：

• 最佳化了錯的 metric
• 測試太弱，掩蓋了 regression
• 每輪迭代的程式碼改動過大
• benchmark 指令太慢或太不穩
• 只看到一次表面勝利就過早停止

這些通常是設定問題，不代表 autoresearch 沒有效。

merge 前獨立驗證勝出方案

即使 autoresearch for Workflow Automation 找到了看起來更好的方案，也應該在迴圈之外自行驗證：

• 自己重新跑一次 benchmark
• 執行更完整的測試套件
• 檢查可維護性的取捨
• 確認這個改善在實際產品情境中真的有意義

這個 skill 最擅長的是找出值得考慮的候選方案；至於最後要不要接受，仍然應該由你審慎判斷。