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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.
해결하는 문제
ARIS(Auto-claude-code-research-in-sleep)는 AI 기반 자율 연구의 신뢰성 부족과 엄격성 부재를 해결합니다. 계획, 초안 작성, 적대적 검토, 반복, 지속이라는 구조화된 감사 루프를 구현하여 '환각'과 저품질 출력을 방지하고, AI 에이전트가 인간의 지속적인 감독 없이도 심층 연구와 코드 생성을 수행할 수 있게 합니다.
작동 방식
ARIS는 다양한 AI 코딩 환경(Claude Code, Cursor, Trae 등)에 통합할 수 있는 방법론이자 도구 모음이며, 독립형 CLI로도 사용할 수 있습니다. '감사된 나선형' 워크플로를 통해 작동합니다:
- 계획 및 초안 작성: 에이전트가 계획과 초기 초안을 만듭니다.
- 적대적 검토: 별도의 검토 모델(예: Codex를 통해)이 출력의 무결성과 날조를 감사합니다.
- 반복: 에이전트는 검토자의 피드백에 따라 작업을 개선합니다.
- 지속: 결과는 장기 기억과 추적 가능성을 위해 연구 위키에 저장됩니다.
날조 포렌식을 위한 Anti-Autoresearch와 에이전트가 제안에서 '과잉 방어'(불필요한 복잡성 제안)를 하지 않도록 방지하는 HERO와 같은 전문 도구가 포함됩니다.
대상 사용자
- AI 연구자 및 엔지니어: 자율적이고 높은 무결성의 연구와 코드 생성이 필요한 사람들.
- 개발자: Claude Code, Cursor, Trae 또는 GitHub Copilot CLI 사용자로서 에이전트에 엄격한 연구 워크플로를 추가하려는 사람들.
- 학생 및 구직자: 특히 AI 관련 역할을 준비하는 사람들(ARIS-in-AI-Offer 애플리케이션에서 볼 수 있듯이).
주요 특징
- 크로스 플랫폼 호환성: 여러 AI IDE 및 CLI에서 스킬 기반 워크플로로 작동합니다.
- 멀티 모델 검토: 교차 모델 감사를 지원하여 자기 일관성을 보장하고 오류를 포착합니다.
- Anti-Autoresearch: AI 스타일 날조 및 무결성 해킹의 61가지 신호를 확인하는 결정적 포렌식 도구.
- 멀티모달 확장: ARIS-Movie-Director는 동일한 감사 루프를 적용하여 정지 이미지에서 영화를 생성합니다.
- 독립형 CLI: 최신 Claude 모델을 내장 지원하는 완전한 기능의 CLI(ARIS-Code)를 제공합니다.
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