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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

Arquivos de skills em Markdown para Claude Code, Codex e outros agentes de LLM executarem ciclos autônomos de pesquisa em ML: descoberta de ideias, revisão entre modelos e automação de experimentos.

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O que é?

ARIS (Auto-Research-In-Sleep) é um conjunto de arquivos de skills em Markdown para pesquisa autônoma em machine learning. Cada skill é um fluxo de trabalho no estilo de prompt que um agente, como Claude Code ou Codex CLI, pode executar; assim, não é preciso instalar um framework ou runtime separado, e você não fica preso a um único fornecedor.

O padrão central usa um modelo executor para realizar o trabalho e um modelo revisor independente para criticá-lo em um ciclo iterativo. O projeto abrange descoberta de ideias, leitura de artigos e código, execução de experimentos e apoio à escrita. Por padrão, o revisor é executado pelo Codex MCP, e o README descreve combinações alternativas de modelos, incluindo modelos hospedados no ModelScope que não exigem uma API da Claude ou da OpenAI.

O repositório também inclui o ARIS-Code, uma CLI independente, plugins para Claude Code e Codex CLI e o ARIS-Monitor, um widget para macOS que sinaliza sessões aguardando aprovação.

Recursos principais

  • 01Skills apenas em Markdown, executadas no Claude Code, Codex CLI, Cursor e outros ambientes de agentes
  • 02Ciclo de revisão entre modelos, no qual um modelo executor recebe críticas de um modelo revisor independente
  • 03Fluxos de trabalho para descoberta de ideias, leitura de artigos e automação de experimentos
  • 04Revisor padrão via Codex MCP, com suporte a combinações alternativas de modelos
  • 05CLI independente ARIS-Code e plugins para Claude Code e Codex CLI

Casos de uso

  • Executar, sem supervisão, uma busca de ideias baseada na literatura e um ciclo de experimentos para um projeto de ML
  • Pedir a outro modelo que critique um plano de pesquisa ou rascunho antes do envio
  • Automatizar execuções repetitivas de experimentos enquanto um agente trabalha durante a noite
  • Usar um fluxo de trabalho com agente sem se comprometer com um único fornecedor de modelos

Antes de usar

  • A configuração padrão usa o Claude Code como executor e o Codex CLI como revisor, então ambos precisam de acesso a serviços de modelos pagos.
  • Uma versão recente do codex-cli removeu o ponto de entrada usado pelo revisor; por isso, instalações existentes precisam fazer um novo registro uma vez.

Em coleções

Pacotes de skills para Claude Code e CodexFerramentas, skills e plugins para Claude CodeBibliotecas de skills para agentes de IA

Tópicos

#ai-research#llm#claude-code#agent-skills#machine-learning#paper-review#research-automation#ai-tools#aris#autonomous-agent

Perguntas frequentes

O que é Auto-claude-code-research-in-sleep?
Arquivos de skills em Markdown para Claude Code, Codex e outros agentes de LLM executarem ciclos autônomos de pesquisa em ML: descoberta de ideias, revisão entre modelos e automação de experimentos. ARIS (Auto-Research-In-Sleep) é um conjunto de arquivos de skills em Markdown para pesquisa autônoma em machine learning. Cada skill é um fluxo de trabalho no estilo de prompt que um agente, como Claude Code ou Codex CLI, pode executar; assim, não é preciso instalar um framework ou runtime separado, e você não fica preso a um único fornecedor.
Auto-claude-code-research-in-sleep é gratuito? Qual é a licença?
Auto-claude-code-research-in-sleep é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
Auto-claude-code-research-in-sleep ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de Auto-claude-code-research-in-sleep foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar Auto-claude-code-research-in-sleep?
Executar, sem supervisão, uma busca de ideias baseada na literatura e um ciclo de experimentos para um projeto de ML Pedir a outro modelo que critique um plano de pesquisa ou rascunho antes do envio Automatizar execuções repetitivas de experimentos enquanto um agente trabalha durante a noite Usar um fluxo de trabalho com agente sem se comprometer com um único fornecedor de modelos
Onde consigo Auto-claude-code-research-in-sleep?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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