autoresearch：全自动化软件开发
autoresearch 是一个全自动化软件开发工具，灵感源自 Andrej Karpathy 的 ML 研究自动化项目，但被适配为通用开发流程。核心思想是从 GitHub Issue 或本地文件等任务来源出发，由多个 AI 代理（如 Claude Code、Codex、OpenCode）自动轮转完成代码实现、审查、修复、测试和合并，全程无需人工干预。安装简单，只需克隆仓库并运行 bash 脚本 run.sh。支持多种平台，包括 GitHub、本地文件、百度 iCafe 和阿里云效 Codeup，通过检测 Git remote 自动切换模式。项目通过 .autoresearch/ 目录配置自定义规则，如 program.md 定义代码规范和测试要求，以及可覆盖的 Agent 提示模板。环境变量允许调整质量门槛（PASSING_SCORE）、模型选择（如使用 Sonnet 降低成本）和失败重试策略。工具设计强调自主循环和多代理协作，实现了从决策到执行的自动化，适用于内网或云项目，旨在提升开发效率并减少人为介入。