Name: Autoresearch
Author: LizeLing

AutoResearch: 자가 개선 실험 루프

베이스라인 측정: 현재 설정으로 벤치마크 실행 → 기준 점수 확보
전략 적용: 파라미터 변형 (temperature, top_p, 시스템 프롬프트 등)
재측정: 변형된 설정으로 동일 벤치마크 실행
판정: 점수가 개선되면 keep (설정 저장), 아니면 discard (원복)
반복: 다음 전략으로 이동

이 스킬은 Karpathy의 autoresearch에서 영감을 받은 자가 개선 시스템입니다. 에이전트가 자율적으로 설정을 변경하고, 벤치마크를 실행하며, 개선된 설정만 유지합니다.

실험 흐름

POST /api/autoresearch
Body: {
  "maxExperiments": 10,
  "improvementThreshold": 0.5
}

POST /api/autoresearch
Body: {
  "maxExperiments": 10,
  "improvementThreshold": 0.5
}