codex-autoresearch
Codex Autoresearch Skill — Ein selbstgesteuertes iteratives System für Codex, das kontinuierlich durchläuft: modifizieren, verifizieren, behalten oder verwerfen und unendlich wiederholen. Inspiriert von Karpathys Autoresearch-Konzept.
Leiten Sie Codex durch Experimente, um spezifische messbare Ergebnisse zu erzielen.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarCodex Autoresearch Skill — Ein selbstgesteuertes iteratives System für Codex, das kontinuierlich durchläuft: modifizieren, verifizieren, behalten oder verwerfen und unendlich wiederholen. Inspiriert von Karpathys Autoresearch-Konzept.
codex-autoresearch hat 2k Sterne auf GitHub. Es wurde 116-mal geforkt. codex-autoresearch ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2026 aktiv entwickelt. codex-autoresearch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: automation, autonomous-agent, autoresearch, codex.
Was ist codex-autoresearch?
Codex Autoresearch Skill — Ein selbstgesteuertes iteratives System für Codex, das kontinuierlich durchläuft: modifizieren, verifizieren, behalten oder verwerfen und unendlich wiederholen. Inspiriert von Karpathys Autoresearch-Konzept.
Ist codex-autoresearch Open Source?
codex-autoresearch ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist codex-autoresearch kostenlos?
Ja. codex-autoresearch ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht codex-autoresearch?
codex-autoresearch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist codex-autoresearch geschrieben?
codex-autoresearch ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/leo-lilinxiao-codex-autoresearch.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.