Was macht ML-Forschungsschleifen mit ARIS-Skills automatisieren?
Nutze ARIS, um Markdown-basierte Agenten-Skills für Literaturrecherche, Ideenfindung, Cross-Modell-Kritik, Experimentplanung und Paper-Schreibunterstützung auszuführen.
Voraussetzungen
ARIS-Skills oder ARIS-Code CLI, Claude Code/Codex/OpenClaw-kompatibler Agent, konfigurierte Modellanbieter
Installation
Verwende den Installations- oder Setup-Pfad, der zu deiner Umgebung passt:
- git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git
- npm install -g @openai/codex
- pip install deepxiv-sdk
- pip install exa-py
Anforderungen und Hinweise aus dem Upstream:
- 🪶 Radikal leichtgewichtig — null Abhängigkeiten, keine Einschränkung. Das gesamte System sind einfache Markdown-Dateien. Kein Framework zu lernen, keine Datenbank zu pflegen, kein Docker zu konfigurieren, kein Daemon zu betreuen. Jeder Skill ist eine...
- 2026-04-03 — ☁️ Modal serverless GPU — keine GPU? gpu: modal in CLAUDE.md, ein Befehl (modal run launcher.py), kein SSH, kein Docker, automatische Skalierung auf Null. $30/Monat kostenloses Kontingent —...
Grundlegende Nutzung oder erste Schritte:
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v0.4.10 (2026-05-17) — Stream + MCP-Zuverlässigkeit + Preise für mehrere Anbieter. C6-Stream-Neustart in Anthropic MessageStream + OpenAI SSE-Schleife bei Chunk-Decodierungsfehler / vorzeitigem EOF (ARIS_STREAM_RETRY, Standard 2,...
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🌙 Lass Claude Code forschen, während du schläfst. Wache auf und finde dein Papier bewertet, Schwächen identifiziert, Experimente durchgeführt und die Erzählung umgeschrieben – autonom.
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Benutzerdefinierte Claude Code Skills für autonome ML-Forschungsworkflows. Diese Skills orchestrieren kollaborative Arbeit über Modelle hinweg – Claude Code steuert die Forschung, während ein exter...
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Quelle: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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Aus den Upstream-Dokumenten extrahiert: https://raw.githubusercontent.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/HEAD/README.md