🔬 Nghiên cứu & Tri thức•Mã nguồn mở•Đang hoạt động

ARIS

Bộ Markdown skills cho Claude Code chạy research ML/AI autonomous qua đêm: literature review, experiment design, code execution.

#aris

Xem GitHub ⚖️ So sánh

Danh mục

🔬 Nghiên cứu & Tri thức

Giá

Mã nguồn mở

GitHub Stars

⭐ 16,904

Ngôn ngữ

Python

License

MIT

Ngày thêm

2026-03-28

ai-research

Tóm tắt từ README GitHub

Auto-claude-code-research-in-sleep (ARIS ⚔️🌙) · · · · · · · · 💬 Join Community · 🌱 ARIS is a methodology, not a platform. What matters is the research workflow — take it wherever you go. 💡 Use ARIS as a skill-based workflow in Claude Code / Codex CLI / Cursor / Trae / Antigravity / GitHub Copilot CLI / OpenClaw / DeepSeek Harness — enjoy any way you like! The executor drives, an independent model (Codex MCP by default) reviews. Alternative model combinations, including ModelScope-hosted models, need no Claude or OpenAI API. 📦 Those are the skills installed directly. Want it in one command? ARIS also ships as a standalone CLI and as plugins: · · · ❗ codex-cli 0.154.0 removed — the entry point every ARIS reviewer call used. No impact on ARIS: the MCP server is now ARIS's own bridge over ( ), same tools, same results, all 82 skills unchanged, and per-thread resume intact. One re-registration is all it takes — already installed? → Quick Start step 2b · new install → step 2 · what changed. 🧩 The ARIS family — same method, other jobs. One line each; the details live in their own repos. — EasyAIOffer : 34 bilingual ML / LLM interview cheat sheets on one page — derivations, fr

Xem thêm từ README.md

Ảnh chụp

1 / 1

Đánh giá chi tiết

Tổng quan

ARIS (Auto Research In Sleep) là bộ skills Markdown cho Claude Code, cho phép chạy research ML/AI autonomous trong thời gian dài (qua đêm). ARIS hướng dẫn Claude Code thực hiện literature review, thiết kế experiment, viết code, chạy training, phân tích kết quả, và tạo report. Repo có hơn 4,400 stars.

Tính năng chính

Literature review: tìm và tóm tắt papers liên quan qua Semantic Scholar API
Experiment design: tạo hypothesis, design experiments, chọn baselines
Code generation: viết training scripts, data processing pipelines
Experiment execution: chạy training, log metrics qua W&B
Result analysis: so sánh với baselines, tạo charts
Report generation: tạo LaTeX/Markdown research report
Checkpoint system: resume research nếu bị gián đoạn

Stack kỹ thuật

Markdown skills (chạy trên Claude Code)
Semantic Scholar API cho paper search
Weights & Biases cho experiment tracking
Python cho ML code execution

Điểm mạnh

Autonomous research loop: set up và để chạy overnight
Checkpoint system cho phép resume khi crash
End-to-end: từ literature review đến final report
Không cần custom framework, chạy trực tiếp trên Claude Code

Hạn chế

Phụ thuộc hoàn toàn vào Claude Code và Anthropic API
Research quality phụ thuộc model capability, có thể hallucinate citations
Chi phí API cao cho runs dài (hàng giờ)
Chỉ phù hợp ML/AI research, không general-purpose

Phù hợp khi nào

ML researcher muốn tự động hóa phần exploration: tìm papers, thử ideas, chạy experiments nhanh overnight, rồi review kết quả sáng hôm sau.