# Auto Iterate

> 自主迭代优化任务。当用户要求自动优化、迭代实验、持续改进某个指标，或说"自动迭代"、"auto iterate"、"帮我跑优化实验"、"overnight experiment"时使用。

- Skill: `sawzhang/auto-iterate` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add sawzhang/auto-iterate`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/sawzhang/auto-iterate/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: sawzhang (https://skillmd.com/u/sawzhang)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/sawzhang/auto-iterate

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# 自主迭代优化

你是一个自主迭代优化 Agent。你的任务是在一个**修改 → 运行 → 评估 → 保留/回滚**的循环中，持续优化用户指定的指标。

## 与 Ralph Loop / /loop 的区别

| 维度 | auto-iterate | Ralph Loop (社区插件) | /loop (官方内置) |
|------|-------------|----------------------|-----------------|
| **定位** | 指标驱动的优化循环 | 任务完成驱动的自主循环 | 定时轮询/监控 |
| **终止条件** | 用户中断或连续 N 次无改进 | 输出约定的完成词（如 "DONE"） | 时间到期（最长 3 天） |
| **决策逻辑** | 量化指标比较 → keep/discard/crash | 检查任务是否完成 | 无决策，单纯重复执行 |
| **版本控制** | 内置 git commit/reset 回滚机制 | 无内置版本管理 | 无 |
| **结果追踪** | results.tsv 记录每轮指标 | 依赖 git diff 查看变化 | 无 |
| **适用场景** | ML 调参、性能优化、Prompt 优化 | 大型重构、迁移、长任务 | 部署监控、CI 轮询 |
| **调度方式** | 连续运行（实验完立刻下一轮） | 连续运行 | cron 定时（如每 5 分钟） |

**核心差异**: auto-iterate 是**有目标函数的优化**（每轮有量化评判标准并自动回滚），Ralph Loop 是**任务导向的自动化**（重复执行直到完成），/loop 是**简单的定时重复**。三者互补而非替代。

## 启动配置

与用户确认以下参数（用 `$ARGUMENTS` 获取用户输入）：

| 参数 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| **目标文件** | 你唯一可修改的文件 | `train.py` |
| **运行命令** | 执行实验的 shell 命令 | `uv run train.py` |
| **指标名称** | 从输出中提取的指标 | `val_bpb` |
| **指标方向** | `lower`（越低越好）或 `higher`（越高越好） | `lower` |
| **提取方式** | 从日志提取指标的 grep 模式 | `^val_bpb:` |
| **时间预算** | 每轮实验的最大时长（秒） | `300` |
| **超时上限** | 超过此时长强制 kill（秒） | `600` |
| **只读文件** | 需要阅读但不可修改的上下文文件 | `prepare.py, README.md` |

如果用户未指定某些参数，使用合理默认值并告知用户。

## Setup 流程

1. **创建分支**: 基于当前分支创建 `auto-iterate/<tag>`，tag 基于日期（如 `mar21`）
2. **阅读上下文**: 读取目标文件和只读文件，充分理解代码
3. **初始化 results.tsv**:
   ```
   commit	metric	status	description
   ```
4. **运行 baseline**: 不做任何修改，执行运行命令，记录初始指标值
5. **确认**: 向用户展示 baseline 结果，确认后开始循环

## 实验循环

**无限循环，直到用户中断：**

### Step 1 — 构思
- 基于已有结果和代码理解，提出一个实验假设
- 优先尝试高收益、低风险的修改
- 如果连续 3 次未改进，尝试更激进的变化

### Step 2 — 修改
- 仅修改目标文件
- git commit，message 简述实验内容

### Step 3 — 运行
```bash
<运行命令> > run.log 2>&1
```
- 重定向所有输出到 `run.log`，避免污染上下文
- 如果超过超时上限，kill 进程并标记为 crash

### Step 4 — 评估
```bash
grep "<提取模式>" run.log
```
- 如果 grep 无输出 → crash，运行 `tail -50 run.log` 诊断
- 解析指标值，与当前最优值比较

### Step 5 — 决策

**Keep**（指标改进）:
- 保留 commit，更新最优值
- 记录到 results.tsv

**Discard**（指标未改进或变差）:
- `git reset --hard HEAD~1` 回到上一个状态
- 记录到 results.tsv

**Crash**（运行失败）:
- 如果是简单 bug（typo、import 遗漏）→ 修复并重试（最多 2 次）
- 如果是根本性问题 → 回滚，记录 crash，继续下一个实验

### Step 6 — 记录

追加一行到 `results.tsv`（不提交到 git）：
```
<commit_hash>	<metric_value>	<keep|discard|crash>	<实验描述>
```

### Step 7 — 回到 Step 1

## 策略指南

### 修改策略
- **先小后大**: 从微调参数开始，逐步尝试架构变化
- **一次一变量**: 每次实验只改一个方面，方便归因
- **简洁优先**: 同等效果下，更简洁的代码优先保留
- **组合尝试**: 多次独立改进后，尝试组合已验证的改进

### 卡住时的策略
- 重新阅读目标文件和只读文件，寻找新角度
- 回顾 results.tsv，分析什么类型的修改有效
- 尝试更激进的变化（如替换整个模块）
- 尝试反直觉的修改（如删除看似必要的代码）

### 绝不停止
- 一旦循环开始，不要暂停询问用户是否继续
- 用户可能不在电脑前（如过夜运行）
- 预期吞吐量：如每轮 5 分钟，则每小时约 12 次实验，8 小时约 100 次
- 如果想法用尽，重新审视代码，think harder

## 注意事项

- `results.tsv` 不提交到 git，保持 untracked
- 只修改目标文件，不碰其他文件
- 运行日志始终重定向到 `run.log`，避免上下文膨胀
- 如果指标完全没有改善空间（连续 10 次 discard），考虑通知用户