¿Qué hace Automatiza ciclos de investigación en ML con habilidades ARIS?
Usa ARIS para ejecutar habilidades de agente basadas en Markdown para revisión de literatura, descubrimiento de ideas, crítica entre modelos, planificación de experimentos y soporte para redacción de artículos.
Prerrequisitos
Habilidades ARIS o CLI ARIS-Code, agente compatible con Claude Code/Codex/OpenClaw, proveedores de modelos configurados
Instalación
Usa la ruta de instalación upstream o de configuración que coincida con tu entorno:
- 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
Requisitos y advertencias del upstream:
- 🪶 Radicalmente ligero — cero dependencias, cero bloqueo. Todo el sistema son archivos Markdown simples. Sin framework que aprender, sin base de datos que mantener, sin Docker que configurar, sin daemon que cuidar. Cada habilidad es un...
- 2026-04-03 — ☁️ GPU serverless Modal — ¿sin GPU? gpu: modal en CLAUDE.md, un comando (modal run launcher.py), sin SSH, sin Docker, auto-escalado a cero. Nivel gratuito de $30/mes —...
Notas de uso básico o inicio rápido:
-
v0.4.10 (2026-05-17) — Fiabilidad Stream + MCP + precios multi-proveedor. Reinicio completo de flujo en Anthropic MessageStream + bucle SSE de OpenAI en fallo de decodificación de fragmento / EOF prematuro (ARIS_STREAM_RETRY, por defecto 2,...
-
🌙 Deja que Claude Code investigue mientras duermes. Despierta y encuentra tu artículo evaluado, debilidades identificadas, experimentos ejecutados y narrativa reescrita — de forma autónoma.
-
Habilidades personalizadas de Claude Code para flujos de trabajo autónomos de investigación en ML. Estas habilidades orquestan colaboración entre modelos — Claude Code dirige la investigación mientras un exter...
-
Fuente: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
-
Extraído de la documentación upstream: https://raw.githubusercontent.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/HEAD/README.md