ARIS 스킬로 ML 연구 루프 자동화은(는) 무엇을 하나요?
ARIS를 사용하여 문헌 검토, 아이디어 발굴, 교차 모델 비평, 실험 계획 및 논문 작성 지원을 위한 마크다운 기반 에이전트 스킬을 실행합니다.
사전 요구 사항
ARIS 스킬 또는 ARIS-Code CLI, Claude Code/Codex/OpenClaw 호환 에이전트, 구성된 모델 제공자
설치
환경에 맞는 업스트림 설치 또는 설정 경로를 사용하세요:
- 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
업스트림의 요구 사항 및 주의 사항:
- 🪶 매우 가벼움 — 종속성 없음, 종속 고정 없음. 전체 시스템은 일반 마크다운 파일입니다. 배울 프레임워크도, 유지할 데이터베이스도, 구성할 Docker도, 관리할 데몬도 없습니다. 모든 스킬은 단순한...
- 2026-04-03 — ☁️ Modal 서버리스 GPU — GPU 없음? CLAUDE.md에 gpu: modal, 하나의 명령어(modal run launcher.py), SSH 없음, Docker 없음, 자동 축소. 월 $30 무료 티어 —...
기본 사용법 또는 시작하기 참고:
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v0.4.10 (2026-05-17) — Stream + MCP 안정성 + 다중 제공자 가격 책정. 청크 디코딩 실패/조기 EOF 시 Anthropic MessageStream + OpenAI SSE 루프에서 C6 전체 스트림 재시작(ARIS_STREAM_RETRY, 기본값 2,...)
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🌙 Claude Code가 당신이 잠자는 동안 연구를 수행하도록 하세요. 일어나면 논문이 평가되고, 약점이 식별되고, 실험이 실행되고, 서사가 자율적으로 재작성된 것을 확인하세요.
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자율 ML 연구 워크플로우를 위한 맞춤형 Claude Code 스킬. 이 스킬들은 교차 모델 협업을 오케스트레이션합니다 — Claude Code가 연구를 주도하고 외부 모델이...
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출처: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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업스트림 문서에서 추출: https://raw.githubusercontent.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/HEAD/README.md