- name
- auto-iterate
- description
- 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。
- allowed-tools
- Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob, Agent
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
- 创建分支: 基于当前分支创建
auto-iterate/<tag>，tag 基于日期（如mar21） - 阅读上下文: 读取目标文件和只读文件，充分理解代码
- 初始化 results.tsv:
commit metric status description- 运行 baseline: 不做任何修改，执行运行命令，记录初始指标值
- 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
<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
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