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name: watch-list-open-source-tools
description: Tools/Libraries die noch nicht open-source sind aber relevant werden könnten. Aria scannt beim nächsten AI-Radar-Lauf.
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# Watch-List: Open-Source-Release pending

Tools die wir bei Open-Source-Release evaluieren wollen. Aria scant diese Liste beim AI-Radar-Sweep (manuell oder KAR-38 Sprint B). Bei Release: einzeln evaluieren, dann ggf. zu KAR-Issue promoten.

## Active Watch

### fcrun (Trigger.dev)
- **Was**: Docker-like CLI für Firecracker MicroVMs, snapshot+restore von ganzen VMs
- **Wo**: trigger.dev, vorgestellt von Eric Allam (CEO) bei AI Engineer Europe (10.04.2026)
- **Status**: "soon open-source" laut Talk (11.05.2026)
- **Warum interessant für uns**: Snapshot/Restore-Pattern könnte tmux+Watchdog-Hack durch echtes durable-Pattern ersetzen wenn Aria-Sessions länger als 1 Tag werden
- **Pre-condition**: erst evaluieren wenn open-source verfügbar UND Aria's Session-Längen-Bedarf steigt
- **Quelle**: `[[00-Inbox/Videos/2026-05-11-youtube-durable-agents-replay-vs-snapshot]]`

## Released (zu evaluieren oder schon evaluiert)

### karpathy/autoresearch
- **Was**: Minimaler Open-Source RSI-Loop — AI-Agent editiert `train.py`, 5-Min-Training-Budget auf nanochat (single-GPU), misst `val_bpb`, behält/verwirft, ~100 Experimente/Nacht. Karpathy ließ es 2 Tage laufen → 700 Experimente, ~20 stapelbare Wins, GPT-2-Training 2h→1.8h (~11%).
- **Wo**: github.com/karpathy/autoresearch (März 2026)
- **Status**: open-source, released. Kais hat Interesse signalisiert (2026-06-04).
- **Warum interessant**: realer, lauffähiger Recursive-Self-Improvement-Loop. Pattern (1 editierbares File + 1 Metrik + Zeit-Budget-Loop) ist auf Aria-Self-Improve übertragbar — z.B. Skill/Prompt-Tuning-Loop mit eval-driven-agent-dev als Metrik-Gate.
- **Next**: bei konkreter Aria-Self-Improve-Lücke evaluieren ob das Loop-Pattern adaptierbar ist (nicht das ML-Training, sondern die Loop-Mechanik). Kein KAR bis Lücke konkret.
- **Quelle**: `[[00-Inbox/Videos/2026-06-04-reel-rsi-recursive-self-improvement]]`

## Dropped (nicht mehr relevant)

(noch keine)

## Pflege

- Wenn ein Watch-Item open-source wird: Aria nimmt es in den nächsten AI-Radar-Lauf auf, evaluiert, dann ggf. KAR-Issue
- Wenn Watch-Item >12 Monate ohne Release: in "Dropped" verschieben mit Begründung
- Bei jedem AI-Radar-Sweep diese Liste durchgehen