wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

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.

What it solves

ARIS（Auto-claude-code-research-in-sleep）は、自律的な AI 主導の研究における信頼性の欠如と完全性の不足に対処します。モデルが以前の詳細を忘れたり、情報を捏造したり、重要な監視なしに自分の成果を評価したりする一般的な「自動研究」失敗を防ぎ、複雑で長文の研究成果が検証され、一貫性を保つことを保証します。

How it works

ARIS は、計画、ドラフト、対抗的レビュー、反復、永続という5ステップのループに基づく手法です。「research-wiki」をメモリとして利用し、長期プロジェクトでコンテキストを維持し、異なるモデルが互いの作業をチェックするクロスモデル監査（自己確認バイアスの排除）を採用しています。このシステムは、Claude Code や Cursor など既存の AI コーディングツール内のスキルベースのワークフローとして実装でき、またはスタンドアロン CLI（ARIS-Code）として使用でき、MCP（Model Context Protocol）サーバーと統合してツール配布とレビュアーの整合を行います。

Who it’s for

機械学習、法務、投資デューデリジェンス、市場調査、調査報道などの分野で構造化された研究を行う研究者、エンジニア、アナリスト向けに設計されています。

Highlights

  • Cross-Model Auditing: 別々のモデルを使用して出力を監査し、AI が自分のミスに単に同意することを防ぎます。
  • Research-Wiki: 永続的なナレッジベースを維持し、長文研究タスクでの記憶喪失を防ぎます。
  • Integrity Guardrails: 「Anti-Autoresearch」を含み、61 種類の異なる完全性ハックパターンと捏造シグナルをカタログ化・検出します。
  • Flexible Integration: スタンドアロン CLI として、または Claude Code、Cursor、Trae、GitHub Copilot CLI のスキルセットとして機能します。
  • Multimodal Extension: ARIS-Movie-Director を通じて、映画演出や図表作成へ研究ループを拡張します。