O que Automatize loops de pesquisa em ML com skills ARIS faz?
Use o ARIS para executar skills de agente baseadas em Markdown para revisão de literatura, descoberta de ideias, crítica entre modelos, planejamento de experimentos e suporte à escrita de artigos.
Pré-requisitos
Skills ARIS ou CLI ARIS-Code, agente compatível com Claude Code/Codex/OpenClaw, provedores de modelo configurados
Instalação
Use o caminho de instalação upstream ou configuração que corresponda ao seu ambiente:
- 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 e observações do upstream:
- 🪶 Radicalmente leve — zero dependências, zero lock-in. Todo o sistema consiste em arquivos Markdown simples. Sem framework para aprender, sem banco de dados para manter, sem Docker para configurar, sem daemon para cuidar. Cada skill é um...
- 2026-04-03 — ☁️ GPU serverless Modal — sem GPU? gpu: modal no CLAUDE.md, um comando (modal run launcher.py), sem SSH, sem Docker, escala automática para zero. Nível gratuito de $30/mês —...
Notas de uso básico ou primeiros passos:
-
v0.4.10 (2026-05-17) — Confiabilidade de Stream + MCP + precificação multi-provedor. Reinicialização completa do stream C6 no loop de Anthropic MessageStream + OpenAI SSE em caso de falha de decodificação de chunk / EOF prematuro (ARIS_STREAM_RETRY, padrão 2,...
-
🌙 Deixe o Claude Code pesquisar enquanto você dorme. Acorde e encontre seu artigo pontuado, fraquezas identificadas, experimentos executados e narrativa reescrita — de forma autônoma.
-
Skills personalizados do Claude Code para fluxos de trabalho autônomos de pesquisa em ML. Estes skills orquestram colaboração entre modelos — o Claude Code conduz a pesquisa enquanto um exter...
-
Fonte: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
-
Extraído das documentações upstream: https://raw.githubusercontent.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/HEAD/README.md