Karpathy 上周发了个项目，两天 860 万浏览——autoresearch。

原版是 ML 专用：630 行代码，一个 GPU，一晚上自动跑 100 个实验，失败自动回滚，成功自动提交。

有人把这套思路移植到了 Claude Code 里，做成了一个 Skill：uditgoenka/autoresearch。

核心逻辑极其简单：

设定一个可量化的目标 → AI 自己循环改→验证→

Karpathy 上周发了个项目，两天 860 万浏览——autoresearch。

原版是 ML 专用：630 行代码，一个 GPU，一晚上自动跑 100 个实验，失败自动回滚，成功自动提交。

有人把这套思路移植到了 Claude Code 里，做成了一个 Skill：uditgoenka/autoresearch。

核心逻辑极其简单：

设定一个可量化的目标 → AI 自己循环改→验证→保留/回滚 → 你去睡觉

测试覆盖率从 72% 到 90%？丢给它。 API 响应时间压到 100ms 以下？丢给它。 冷邮件的回复率预测分？也能丢给它。

它本质上不是什么新技术——整个 repo

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