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Codex Autoresearch 的7种运行状态详解：active、complete、blocked 何时出现？

【免费下载链接】codex-autoresearchCodex Autoresearch Skill — A self-directed iterative system for Codex that continuously cycles through: modify, verify, retain or discard, and repeat indefinitely. Inspired by Karpathy’s autoresearch concept.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-autoresearch

Codex Autoresearch 是一个面向 Codex 的自主迭代实验 Skill：它让 AI 在 Git 仓库中持续执行"修改 → 验证 → 保留或回退 → 重复"的循环，直到数值指标达到目标。本文用通俗的语言详解 Codex Autoresearch 的 7 种运行状态（active、complete、blocked、stopped、error 等），帮助你一眼看懂自动实验循环当前进行到哪一步、该做什么。

先了解：状态是怎么来的？

Codex Autoresearch 的核心思路是把一个仓库级目标变成一个受控的实验循环：

检查现状 → 只改一处 → 验证指标 → 好就保留、差就回退 → 无限重复

它有两份"账本"（位于autoresearch-results/目录）：

系统每次都会逐条校验全部事件来推导当前状态，而不是靠记忆或缓存。相关规则见 references/experiment.md 和 SKILL.md。

7 种运行状态速览

官方在 docs/GUIDE.md 中给出了完整定义，下表是精简版：

逐一看清每种状态

1. not_initialized：全新起点

当你第一次对某个仓库调用该 Skill 时，status命令会返回not_initialized，表示"这里还没有实验"。这是唯一被视为全新运行的状态——此时 Codex 会检查仓库、向你提议目标/范围/指标/目标值，等你确认后才初始化。

2. initialization_failed：基线没跑起来

初始化需要采集基线指标（baseline），如果基线命令输出不合法、guard 在基线就失败、或仓库不干净，就会落在这个状态。此时可能只有init-error.json而没有run.json。处理方式：查看诊断日志，执行archive归档失败尝试后再重试（详见 references/workflow.md）。

3. active：正在比赛，别打扰 🏃

active是最常见的"进行态"。只要指标还没达标、迭代数没超限、也没有终端事件，状态就是active。

在active期间，每一轮迭代的流程是：

1. Codex 读取已验证的状态和历史事件
2. 在确认的范围内做一个聚焦修改
3. 控制脚本创建试验提交，运行验证命令和 guard
4. 指标变好且 guard 通过 →keep（保留提交）；否则discard（自动 revert）

⚠️ 常见误区："没进展"不等于 blocked。假设失败、指标暂时不涨都属于active，只有真正被外部条件卡住才算 blocked。

4. complete：指标达标，终点线 🏁

当保留下来的指标（retained metric）达到你确认的目标值时，finish命令会写入complete事件，运行终止。注意：complete是不可恢复的——想跑新目标，必须先归档（archive）再初始化。

上图就是一次典型complete运行的 HTML 报告：基线为 2 次错误，3 轮迭代后指标降到 0（目标达成），其中 1 次试验被 discard 回退、2 次被 keep 保留。

5. stopped：主动暂停或迭代用尽

两种触发方式：

• 用户主动停止（后台运行的stop命令）：可以resume --note <新方向>继续；
• 达到迭代上限：这类运行不能直接恢复，需归档后用重新确认的上限重新开始。

6. blocked：等待外部条件变绿 🚦

blocked是最有门槛的状态。它只在以下情况出现：

• 所有有意义的实验都依赖不可用的外部资源：人类信息、凭据、数据、硬件、服务访问等；
• 前台运行还要求同一阻塞因素连续 3 轮 Goal 都未解除，才允许记录block。

"难 bug"、"假设失败"、"暂时没改善"统统不是blocked。解除方式：外部条件变化后执行resume --repo <repo> --note <变化说明>。

7. error：故障即停，拒绝猜测

只要发生以下情况就会进入error：指标输出格式非法、命令超时、Git 状态意外、回滚失败、事件日志损坏等。

设计哲学是"故障即停，不重建、不猜测"：错误会指名具体的不变量违规和完整日志路径，你修好原因前无法 resume。如果错误还残留着一个未回退的试验提交，系统会直接拒绝恢复——必须手动恢复 Git 后归档。

附赠：后台模式的 3 个运行时状态

后台（background）运行还有一个runtime.json，其中的state字段是独立维度（见 references/background.md）：

orphaned需要你先确认 worker 是否还活着：活着就不能 stop/resume/archive；都不活了才能用stop关闭事件状态。

如何查看当前状态？

三个只读命令，都通过控制脚本 scripts/autoresearch.py 执行：

# 查看当前运行状态（核心命令） python3 <skill-root>/scripts/autoresearch.py status --repo <repo> # 查看实验历史（终端表格） python3 <skill-root>/scripts/autoresearch.py history --repo <repo> # 生成 HTML 报告（指标轨迹 + keep/discard 时间线） python3 <skill-root>/scripts/autoresearch.py report --repo <repo>

history和report都会先校验完整事件历史再渲染，保证你看到的数字和状态绝对可信。

总结

一句话记住：active 是默认姿态，complete 是唯一不可逆的终点，blocked 必须等外部，error 必须先修原因。掌握这 7 种状态，你就能在 Codex Autoresearch 的自主实验中做到心中有数。

【免费下载链接】codex-autoresearchCodex Autoresearch Skill — A self-directed iterative system for Codex that continuously cycles through: modify, verify, retain or discard, and repeat indefinitely. Inspired by Karpathy’s autoresearch concept.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-autoresearch