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帮助用户搭建可追踪的 AI 迭代实验流程,加速研究与优化闭环。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"autoresearch-mcp" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请用 autoresearch 模式为“客服问答提示词优化”创建一个迭代实验计划,列出假设、变量、评估指标、每轮实验步骤,并设计 SQLite 跟踪字段。
一套结构化的提示词优化实验方案,包含实验轮次设计与可落库的跟踪字段。
为比较两个大模型在摘要任务上的表现,搭建一个可组合的自动研究流程:定义技术目录、实验脚手架、结果记录方式,以及每轮如何决定下一步测试。
一个可复用的模型评测闭环框架,支持持续记录结果并自动推进下一轮实验。
请设计一个用于 RAG 检索参数调优的 autoresearch 实验流程,包含参数候选、评价标准、失败记录、结论摘要模板,并说明如何用 SQLite 持续跟踪。
一份面向 RAG 调优的实验方案,能系统记录参数尝试、结果对比与阶段性结论。
聚合多个MCP服务并智能路由工具,帮助用户高效并行完成检索与调用。