Autonome Verbesserung nach dem Autoresearch-Paradigma (Karpathy). Zwei Modi: (1) Skill-Modus — optimiert eine SKILL.md durch iterative Mutation und Evaluation. (2) Generic-Modus — optimiert beliebige Dateien gegen jede mechanische Metrik (Testabdeckung, Bundle-Size, Lighthouse-Score, Docker-Image-Größe, etc.). Zwei Ausführungsmodi: Auto (vollautonomer Loop, ideal für Overnight-Runs) und Guided (interaktiv, User entscheidet bei jedem Schritt mit). Führt einen Experiment-Loop durch: analysieren → Hypothese bilden → mutieren → verifizieren → Score messen → keep/revert → wiederholen. Kann über Nacht als Scheduled Task laufen und liefert morgens einen Experiment-Report. IMMER verwenden bei: Skill autonom verbessern, Skill optimieren ohne manuelles Feedback, Skill optimieren mit Feedback, Autoresearch, autonomer Verbesserungsloop, Skill-Evolution, overnight optimization, Skill-Experiment, "lass den Skill über Nacht besser werden", Skill-Score verbessern, automatische Skill-Iteration, Code-Metrik verbessern, Testabd
2026-04-02