跳至主要内容

smallnest/autoresearch：全自动开发，你只管喝茶

Fen9Pi2026/6/8开源拆解开源拆解大约 8 分钟

autoresearch

smallnest/autoresearch 是什么？

基于 karpathy/autoresearch 思想实现的通用全自动化开发工具。

一句话：

全自动化软件开发，你只需负责喝茶和睡觉。

一觉醒来，Features 全自动高质量地实现了。

核心能力

核心能力

支持四种模式：

  • GitHub Issue
  • 本地 Issue
  • 百度 iCafe
  • 阿里云效 Codeup

适用于任意 Git 项目：

  • Go
  • Node.js
  • Python
  • Rust
  • Java
  • ...任何语言

核心工作流

工作流

Issue → 首个 Agent 实现 → 轮转审核 + 修复 → 自动 PR → 合并 → 关闭 Issue

步骤 1：触发输入

GitHub Issue 模式：

gh issue view 10

本地 Issue 模式：

.autoresearch/issues/issue-010-add-login.md

百度 iCafe 模式：

icafe-cli card get 22210

阿里云效 Codeup 模式：

CODEUP_TOKEN=xxx CODEUP_ORG_ID=123 CODEUP_REPO_ID=456

步骤 2：首个 Agent 实现

迭代 1：

  • -a 列表中的第一个 agent 初始实现
  • 例如：claude

Agent 做什么：

  1. 读取 Issue 描述
  2. 规划实现步骤
  3. 拆分 subtasks（如需要）
  4. 编写代码
  5. 运行 build/lint/test

步骤 3：轮转审核 + 修复

迭代 2+：

  • 所有启用的 agents 按顺序轮流审核并修复
  • Agent 轮转公式：(iter - 1) % N

示例（3 个 agents）：

迭代 1: claude（实现）
迭代 2: codex（审核）
迭代 3: opencode（审核）
迭代 4: claude（审核）
迭代 5: codex（审核）
迭代 6: opencode（审核）
...

每个 Agent 做什么：

  1. 审查上一个 Agent 的代码
  2. 运行 build/lint/test
  3. LLM 评分（0-100）
  4. 如果发现问题，修复
  5. 如果不达标，继续下一轮

步骤 4：质量门禁

双轨质量门禁：

硬门禁：

  • Build 通过
  • Lint 通过
  • Test 通过

软门禁：

  • LLM 评分 ≥ 85（可配置）

只有两条门禁都通过，才能进入下一步。

步骤 5：自动收尾

GitHub 模式：

gh pr create    # 创建 PR
gh pr merge     # 合并 PR
gh issue close  # 关闭 Issue"
gh issue comment "评分: 92/100, 迭代: 3"

本地模式：

  • 结果追加到 Issue 文件末尾
  • 不推送、不创建 PR、不合并

百度 iCafe 模式：

icode-cli git push_cr           # 提交 CR
icode-cli api submit_review    # 合入
icafe-cli card update --status 已关闭

阿里云效 Codeup 模式：

Codeup REST API (Create MR)
Codeup REST API (Merge MR)
Codeup REST API (Close Issue)

快速开始

快速开始

安装项目：

git clone git@github.com:smallnest/autoresearch.git

前置条件：

# GitHub 模式需要
gh auth status

# 百度模式需要
icafe-cli whoami
icode-cli whoami

# 所有模式都需要 AI Agent CLI（按需安装）
which claude     # Claude Code CLI
which codex      # OpenAI Codex CLI
which opencode   # OpenCode CLI
which deepseek-tui # DeepSeek CLI

运行：

# 处理当前目录项目的 Issue#10
autoresearch/run.sh 10

# 处理指定目录项目的 Issue#10
autoresearch/run.sh -p /path/to/project 10

# 指定最大迭代次数为 16 次
autoresearch/run.sh -p /path/to/project 10 16

# 调整达标线为 90 分
PASSING_SCORE=90 autoresearch/run.sh 10

Agent 配置

Agent 配置

指定全局 model：

# 所有 agent 使用 opus
AGENT_MODEL=opus autoresearch/run.sh 10

单独指定某个 agent 的 model：

# 优先级高于 AGENT_MODEL
AGENT_MODEL=opus AGENT_MODEL_CLAUDE=sonnet autoresearch/run.sh 10

指定启用的 agents 及顺序：

# 首个 agent 做初始实现，后续轮流审核
autoresearch/run.sh -a claude,codex 10

支持的 Agents：

  • claude（Claude Code CLI）
  • codex（OpenAI Codex CLI）
  • opencode（OpenCode CLI）
  • claude-mimo（Claude Mimo）
  • deepseek（DeepSeek CLI）

本地 Issue 模式

本地 Issue

除了 GitHub Issue，autoresearch 还支持本地 Issue 文件。

适合场景：

  • 本地项目
  • 内网项目
  • 不想创建 GitHub Issue

创建本地 Issue：

# 1. 创建 issues 目录
mkdir -p .autoresearch/issues

# 2. 创建 Issue 文件（命名格式：issue-NNN-描述.md）
cat > .autoresearch/issues/issue-008-add-login.md << 'EOF'
# 添加登录功能

实现用户登录页面，包括：
- 用户名/密码输入框
- 表单验证
- 登录 API 调用
- 错误提示
EOF

# 3. 运行（自动检测本地文件）
./run.sh 8

命名规则：

  • 位置：$PROJECT_ROOT/.autoresearch/issues/（默认）
  • 命名：issue-NNN-描述.md
  • 编号补零到 3 位（如 issue-008-add-login.md）
  • 内容：第一个 # 标题 行作为 Issue 标题，其余作为正文

匹配规则：

  • CLI 传入 8 会匹配 issue-008-*.md 或 issue-8-*.md

结果记录：

  • 代码提交到本地分支（不推送、不创建 PR、不合并）
  • 处理结果自动追加到 Issue 文件末尾

示例结果：

---

## 自动处理结果

- **评分**: 92/100
- **迭代次数**: 3
- **实现方式**: autoresearch 多 agent 迭代 (claude codex opencode)
- **分支**: feature/issue-8
- **完成时间**: 2026-04-27 15:30:00
- **子任务**: 2/2 完成

...日志内容...

该 Issue 已由 autoresearch 自动实现。

百度 iCafe 模式

百度 iCafe

百度模式使用 iCafe（卡片管理）和 iCode（代码评审）替代 GitHub Issue/PR 流程。

适合百度内部项目。

安装并登录：

# 安装并登录 icafe-cli
icafe-cli login

# 安装并登录 icode-cli
icode-cli login

运行：

# 显式指定 baidu 模式 + 空间
./run.sh --issue-source=baidu --space=cloud-iCafe 22210

# 指定最大迭代次数
./run.sh --issue-source=baidu --space=cloud-iCafe 22210 16

# 指定 CR 目标分支（默认自动检测远程 HEAD，回退到 master）
./run.sh --issue-source=baidu --space=cloud-iCafe --target-branch=develop 22210

自动检测： 如果同时满足以下两个条件，即使不指定 --issue-source=baidu，也会自动切换到百度模式：

  1. Git remote 包含 icode.baidu.com
  2. --space 参数或 ICAFE_SPACE 环境变量已设置

环境变量：

# 在 iCode 仓库中，设置环境变量即可自动识别
export ICAFE_SPACE=cloud-iCafe
./run.sh 22210 # 自动检测为 baidu 模式

百度流程：

iCafe 卡片 → Agent 实现 → 轮转审核+修复 → 
icode-cli push_cr → 评分 +2 → 合入 → 关闭卡片

阿里云效 Codeup 模式

阿里云效

阿里云效 Codeup 模式使用 Codeup（代码托管）替代 GitHub Issue/PR 流程。

适合使用阿里云效的企业项目。

设置 Token：

# 在 Codeup 控制台 -> 设置 -> Access Token 中创建
export CODEUP_TOKEN=your_token_here

# 需要组织 ID 和仓库 ID
# 在 Codeup 项目设置页面可以看到
export CODEUP_ORG_ID=your_org_id
export CODEUP_REPO_ID=your_repo_id

运行：

# 显式指定 codeup 模式
./run.sh --issue-source=codeup --codeup-token=xxx --codeup-org=123 --codeup-repo=456 42

# 使用环境变量
export CODEUP_TOKEN=xxx
export CODEUP_ORG_ID=123
export CODEUP_REPO_ID=456
./run.sh --issue-source=codeup 42

# 指定 MR 目标分支
./run.sh --issue-source=codeup --codeup-branch=develop 42

批量处理：

# 批量处理所有未关闭的 Issues
./run_all.sh --issue-source=codeup --codeup-token=xxx --codeup-org=123 --codeup-repo=456

Codeup 流程：

Codeup Issue → Agent 实现 → 轮转审核+修复 → 
创建 MR → 合入 → 关闭 Issue

四种模式对比

四种模式对比

维度GitHub 模式本地模式百度 iCafe 模式阿里云效 Codeup 模式
Issue 来源gh issue view本地 .md 文件icafe-cli card getCodeup REST API
需要 gh CLI是否否否
需要 GitHub remote是否否否
需要 icafe-cli/icode-cli否否是否
推送/PR/合并自动执行不执行push_cr + submit_reviewCreate MR + Merge MR
评论/关闭 Issue自动执行不执行自动执行自动执行
结果记录PR 评论 + 关闭 Issue追加到文件末尾CR 评论 + 关闭卡片MR Note + 关闭 Issue

自动检测模式：

  • 有匹配的本地 Issue 文件 → 本地模式
  • 没有本地文件 → GitHub 流程
  • Git remote 包含 icode.baidu.com + ICAFE_SPACE 设置 → 百度模式
  • --issue-source=codeup → Codeup 模式

同一项目可以混合使用：

./run.sh 8  # .autoresearch/issues/issue-008-*.md 存在 → 本地模式
./run.sh 42 # 没有对应的本地文件 → GitHub 模式

Continue 模式

Continue 模式

支持中断恢复。

如果处理过程被打断：

# 继续处理 Issue#42，追加 10 次迭代
autoresearch/run.sh -c 42 10

-c 参数：

  • Continue 模式
  • 从上次中断的迭代继续
  • 追加指定的迭代次数

端到端工作流

端到端

完整流程：PRD 生成 → Issue 拆分 → autoresearch 实现

步骤 1：PRD 生成

/prd 为本项目创建一个桌面 app

步骤 2：Issue 拆分与创建

让智能体基于 PRD 拆分 Issue：
- 基于 PRD 中的 User Stories 拆分为细粒度 Issue
- 在 GitHub 上创建这些 issue
- 每个 Issue 可在单次开发会话中完成
- 有明确的验收标准（checkbox）
- 标注依赖关系

步骤 3：autoresearch 实现

./run.sh 22

以本项目 Desktop App 为例：

  • 19 个 Issues（#22 ~ #40）
  • 从 PRD 到全部实现
  • 全自动完成

与 ralph 对比

对比 ralph

维度autoresearchralph
驱动方式GitHub Issue / 本地 Issue / 百度 iCafe / CodeupPRD（prd.json）
Agent 模型多 Agent 轮转交叉审核单 Agent 反复迭代
质量门禁硬门禁（Build/Lint/Test）+ 软门禁（LLM 评分）纯工具链检查
审核机制不同 Agent 交叉审核无独立审核
端到端Issue → PR → 合并 → 关闭（全自动闭环）步步于代码完成
Continue 模式支持 -c 恢复无
UI 验证浏览器截图 + LLM 视觉验证dev-browser skill

autoresearch 优势：

  • 双轨质量门禁覆盖更广
  • 多 Agent 交叉审核提供不同视角
  • GitHub/本地/百度/Codeup 多平台支持
  • 端到端自动化闭环
  • Continue 模式支持中断恢复

ralph 优势：

  • PRD 驱动，语义更丰富
  • 四通道记忆形成完整知识体系
  • 确定性质量门禁更稳定
  • Skills 插件系统可扩展
  • 流程序可视化

写在最后：autoresearch 的价值

价值

autoresearch 不是工具。

autoresearch 是范式。

传统开发：

你：读 Issue
你：规划实现
你：写代码
你：测试
你：修复 bug
你：创建 PR
你：等待 review
你：修复 review 意见
你：等待合并

autoresearch：

你：创建 Issue（或本地文件）
AI：自动实现
AI：自动测试
AI：自动修复
AI：自动创建 PR
AI：自动合并
AI：自动关闭 Issue

价值：

  • 自动化： Issue → PR → 合并 → 关闭，全自动闭环
  • 多平台： GitHub、本地、百度 iCafe、阿里云效 Codeup
  • 多 Agent： 不同 Agent 交叉审核，提供不同视角
  • 双轨门禁： 硬门禁（Build/Lint/Test）+ 软门禁（LLM 评分）
  • 多语言： Go、Node.js、Python、Rust、Java...任何语言

全自动化软件开发。

你只需负责喝茶和睡觉。

一觉醒来，Features 全自动高质量地实现了。

这就是 smallnest/autoresearch 的愿景。

基于 karpathy/autoresearch 思想，实现通用全自动化开发工具。

最近更新:
贡献者: Fen9Pi
Copyright © 2016-2022 风派 | 苏ICP备2025227748号-3