很高兴分享 KernelFactory！ 这是我构建的一个工具，用于解决几周前 @AnthropicAI 分享的性能测试。

简而言之，挑战在于优化他们编写的自定义内核。你可以通过与 Claude Code 交谈来取得相当大的进展。 我想做的不是这样，而是构建一个测试工具，看看在没有人参与的情况下能走多远。

这是一项有趣的挑战。它的范围明确，并且有一个清晰的基准。如果你想跳出这个循环，你需要学习一套新的工具。 我最终构建了一个进化性工具，试图在探索多样化的想法和使用现有想法之间取得平衡。

最终，系统提供了一个1297周期的内核，超越了团队在其git仓库中设定的初始基准。 我在那个时候有些随意地停止了，但它可以通过更多的计算提供更好的性能。 它还发现了一些有趣的漏洞，可以进一步降低这个值，比如从参考内核中移除哈希函数，这样就不需要计算它。

如果你感兴趣，博客文章中还有更多细节。总的来说，我认为我最大的收获就是通过良好的反馈循环和基准测试，你可以完成多少事情。

我计划继续研究马具，所以如果你有一个有趣的问题，涉及强大的反馈循环，请随时联系我。 抄送：@trishume，感谢你开源这个挑战 :)