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.
解決する課題
ARIS（Auto-claude-code-research-in-sleep）は、AI駆動の自律的研究における信頼性の低さと厳密性の欠如に対処します。計画、下書き、敵対的レビュー、反復、永続化という構造化された監査済みループを実装することで、「幻覚」や低品質な出力を防ぎ、AIエージェントが人間の常時監視なしで深い研究とコード生成を行えるようにします。
仕組み
ARISは、さまざまなAIコーディング環境（Claude Code、Cursor、Traeなど）に統合できる方法論とツールセットであり、スタンドアロンのCLIとしても使用できます。「監査済みスパイラル」ワークフローを介して動作します：
- 計画と下書き：エージェントが計画と初期ドラフトを作成します。
- 敵対的レビュー：別のレビューモデル（例：Codex経由）が出力の整合性と捏造を監査します。
- 反復：エージェントはレビュアーのフィードバックに基づいて作業を改善します。
- 永続化：結果は長期的な記憶と追跡可能性のために研究ウィキに保存されます。
捏造のフォレンジックのためのAnti-Autoresearchや、エージェントが提案で「過剰防御」（不必要な複雑さを提案すること）をするのを防ぐHEROなどの専門ツールが含まれています。
対象者
- AI研究者とエンジニア：自律的で高整合性の研究とコード生成を必要とする人々。
- 開発者：Claude Code、Cursor、Trae、またはGitHub Copilot CLIのユーザーで、エージェントに厳密な研究ワークフローを追加したい人々。
- 学生と求職者：特にAI関連の役割を準備している人々（ARIS-in-AI-Offerアプリケーションで見られるように）。
ハイライト
- クロスプラットフォーム互換性：複数のAI IDEとCLIにわたるスキルベースのワークフローとして機能します。
- マルチモデルレビュー：クロスモデル監査をサポートし、自己整合性を確保しエラーを検出します。
- Anti-Autoresearch：AIスタイルの捏造と整合性ハックの61のシグナルをチェックする決定的なフォレンジックツール。
- マルチモーダル拡張：ARIS-Movie-Directorは同じ監査済みループを適用して静止画からムービーを生成します。
- スタンドアロンCLI：最新のClaudeモデルを組み込みサポートするフル機能のCLI（ARIS-Code）を提供します。
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