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

一种方法论 + 工具包，让你可以将研究任务交给 AI 编码代理（执行者），而另一个独立的模型（审查者）检查每一步。它旨在自动运行长时、多步骤的研究——你可以在睡前启动它，并在早晨获得经过审计的结果。

该项目以以下形式发布：

• 技能（Skills）：可重用的指令集（提示模板和脚本），可插入 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、GitHub Copilot CLI 等。
• ARIS-Code：一个独立的命令行工具（基于 Rust），捆绑了 83 项技能，管理会话、跟踪成本，并支持恢复。
• 插件：适用于 Claude Code 和 Codex CLI，以及一个 DeepSeek Harness 变体。

核心理念：执行者负责工作，但一个独立的审查模型（默认为通过 MCP 的 Codex）验证每一步的正确性、捏造和遗漏的边界情况。这防止了 AI 自信地产生幻觉结果的经典问题。

该项目还包括一个 macOS 状态小组件（ARIS-Monitor）以及一系列相关工具（ARIS-in-AI-Offer 用于面试准备，HERO 用于防止过度工程化，Anti-Autoresearch 用于检测捏造的 AI 输出）。

README 还引用了一份技术报告（arXiv:2605.03042），并强调它是 Hugging Face 的每日第一论文，因此这是一个经过同行评审（或至少社区认可）的方法论，而不仅仅是一个业余脚本。