使用ARIS技能自动化ML研究循环 是做什么的?
利用ARIS运行基于Markdown的代理技能,用于文献综述、创意发现、跨模型批评、实验规划和论文写作支持。
前提条件
ARIS技能或ARIS-Code CLI,兼容Claude Code/Codex/OpenClaw的代理,已配置的模型提供商
安装
使用与你的环境匹配的上游安装或设置路径:
- 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
来自上游的要求和注意事项:
- 🪶 极轻量级——零依赖、零锁定。 整个系统就是纯Markdown文件。无需学习框架、无需维护数据库、无需配置Docker、无需守护进程。每个技能都是一个...
- 2026-04-03 — ☁️ Modal无服务器GPU — 没有GPU?在CLAUDE.md中设置 gpu: modal,一条命令(modal run launcher.py),无需SSH,无需Docker,自动缩放到零。每月30美元免费层 —...
基本使用或入门说明:
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v0.4.10 (2026-05-17) — Stream + MCP可靠性 + 多提供商定价。在Anthropic MessageStream + OpenAI SSE循环中,遇到块解码失败/过早EOF时,C6整个流重启(ARIS_STREAM_RETRY,默认2,...
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🌙 让Claude Code在你睡觉时做研究。 醒来后发现你的论文已被评分、弱点被识别、实验已运行、叙述已被重写——全部自主完成。
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自定义Claude Code技能,用于自主ML研究工作流程。这些技能编排跨模型协作——Claude Code驱动研究,而外部...
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来源:https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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从上游文档提取:https://raw.githubusercontent.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/HEAD/README.md