ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Habilidades leves baseadas apenas em Markdown para pesquisa autônoma em ML: ciclos de revisão entre modelos, descoberta de ideias e automação de experimentos. Sem framework, sem dependência — funciona com Claude Code, Codex, OpenClaw ou qualquer agente LLM.
ARIS (Auto-Research-In-Sleep) é um conjunto de habilidades leves e autônomas para pesquisa em Machine Learning, projetado para funcionar com agentes LLM como Claude Code, Codex e OpenClaw. Seu principal objetivo é permitir que o agente conduza ciclos de revisão entre diferentes modelos, descubra novas ideias de pesquisa e automatize experimentos sem a necessidade de um framework complexo ou dependências externas. A abordagem é baseada exclusivamente em Markdown, garantindo portabilidade e simplicidade: o usuário define prompts, direções de pesquisa e instruções de automação em arquivos .md, e o agente os lê e executa de forma autônoma. Isso é útil para pesquisadores que desejam explorar hipóteses, revisar literatura técnica, comparar resultados de modelos e executar experimentos em lote durante a noite (ou em background), sem intervenção manual constante. ARIS não impõe lock-in de plataforma, funcionando com qualquer agente LLM que suporte a execução de comandos e leitura de arquivos Markdown, tornando-se uma ferramenta flexível para workflow de pesquisa automatizada.
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Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
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