Pipeline de investigación autónomo que lleva un tema desde la generación de ideas hasta el código, los experimentos en GPU/SLURM, el análisis, las figuras y un artículo en LaTeX.
1,3 mil91PythonMITActualizado hace 30 días
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
Archivos de skills solo en Markdown que permiten a Claude Code, Codex y otros agentes LLM ejecutar ciclos autónomos de investigación en ML: búsqueda de ideas, revisión entre modelos y automatización de experimentos.
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¿Qué es?
ARIS (Auto-Research-In-Sleep) es un conjunto de archivos de skills en Markdown para la investigación autónoma en machine learning. Cada skill es un flujo de trabajo en formato de prompt que puede ejecutar un agente como Claude Code o Codex CLI, por lo que no hace falta instalar un framework o runtime aparte ni depender de un único proveedor.
El patrón central combina un modelo ejecutor que realiza el trabajo y un modelo revisor independiente que lo evalúa en un ciclo continuo. El proyecto abarca la búsqueda de ideas, la lectura de artículos y código, la ejecución de experimentos y la ayuda con la redacción. El revisor predeterminado funciona mediante Codex MCP, y el README describe combinaciones alternativas de modelos, incluidos modelos alojados en ModelScope que no requieren una API de Claude ni de OpenAI.
El repositorio también incluye ARIS-Code, una CLI independiente, además de plugins para Claude Code y Codex CLI, y ARIS-Monitor, un widget para macOS que avisa cuando hay sesiones esperando aprobación.
Funciones clave
- 01Skills solo en Markdown que se ejecutan en Claude Code, Codex CLI, Cursor y otros entornos de agentes
- 02Ciclo de revisión entre modelos en el que un modelo revisor independiente evalúa al modelo ejecutor
- 03Flujos de trabajo para buscar ideas, leer artículos y automatizar experimentos
- 04Revisor predeterminado mediante Codex MCP, con compatibilidad para combinaciones alternativas de modelos
- 05CLI independiente ARIS-Code y plugins para Claude Code y Codex CLI
Casos de uso
- Ejecutar en un proyecto de ML un ciclo autónomo de búsqueda de ideas basada en literatura y experimentación
- Pedir a un segundo modelo que evalúe un plan o borrador de investigación antes de enviarlo
- Automatizar ejecuciones repetitivas de experimentos mientras un agente trabaja durante la noche
- Usar un flujo de trabajo con agentes sin depender de un único proveedor de modelos
Antes de usarlo
- La configuración predeterminada usa Claude Code como ejecutor y Codex CLI como revisor, por lo que ambos necesitan acceso a servicios de modelos de pago.
- Una versión reciente de codex-cli eliminó el punto de entrada que usaba el revisor, así que las instalaciones existentes deben volver a registrarlo una vez.
En colecciones
Temas
#ai-research#llm#claude-code#agent-skills#machine-learning#paper-review#research-automation#ai-tools#aris#autonomous-agent
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Auto-claude-code-research-in-sleep?
- Archivos de skills solo en Markdown que permiten a Claude Code, Codex y otros agentes LLM ejecutar ciclos autónomos de investigación en ML: búsqueda de ideas, revisión entre modelos y automatización de experimentos. ARIS (Auto-Research-In-Sleep) es un conjunto de archivos de skills en Markdown para la investigación autónoma en machine learning. Cada skill es un flujo de trabajo en formato de prompt que puede ejecutar un agente como Claude Code o Codex CLI, por lo que no hace falta instalar un framework o runtime aparte ni depender de un único proveedor.
- ¿Auto-claude-code-research-in-sleep es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- Auto-claude-code-research-in-sleep es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿Auto-claude-code-research-in-sleep sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de Auto-claude-code-research-in-sleep fue el 6 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar Auto-claude-code-research-in-sleep?
- Ejecutar en un proyecto de ML un ciclo autónomo de búsqueda de ideas basada en literatura y experimentación Pedir a un segundo modelo que evalúe un plan o borrador de investigación antes de enviarlo Automatizar ejecuciones repetitivas de experimentos mientras un agente trabaja durante la noche Usar un flujo de trabajo con agentes sin depender de un único proveedor de modelos
- ¿Dónde consigo Auto-claude-code-research-in-sleep?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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