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ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.

ARIS (Auto-claude-code-research-in-sleep)

AIコーディングエージェント（実行役）に研究タスクを任せ、もう1つの独立したモデル（レビュー役）がすべてのステップを検証する、方法論とツールキットです。長時間の多段階研究を自動で実行できるように設計されており、就寝前に開始すれば、朝には監査済みの結果を得られます。

このプロジェクトは以下を提供します：

スキル: Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、GitHub Copilot CLIなどに組み込める再利用可能な指示セット（プロンプトテンプレートとスクリプト）。
ARIS-Code: 83のスキルをバンドルし、セッション管理、コスト追跡、再開機能を備えたスタンドアロンのコマンドラインツール（Rustベース）。
プラグイン: Claude CodeとCodex CLI用、およびDeepSeek Harnessバリアント。

重要なアイデア: 実行役が作業を行いますが、別のレビューモデル（デフォルトではMCP経由のCodex）が各ステップの正確性、捏造、見落とされたエッジケースを検証します。これにより、AIが自信を持って幻覚を起こすという古典的な問題を防ぎます。

このプロジェクトには、macOS用ステータスウィジェット（ARIS-Monitor）と関連ツール群（面接対策用のARIS-in-AI-Offer、過剰エンジニアリング防止用のHERO、AI生成の捏造出力を検出するAnti-Autoresearch）も含まれています。

READMEには技術レポート（arXiv:2605.03042）への参照もあり、Hugging Faceの「Paper of the Day」第1位として紹介されています。つまり、これは単なる趣味のスクリプトではなく、査読済み（または少なくともコミュニティで認知された）方法論です。