Auto-claude-code-research-in-sleep
ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — 輕量級純 Markdown 技能，用於自主機器學習研究：跨模型審查循環、點子發現與實驗自動化。無框架、無鎖定，可與 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任何 LLM 代理協作。
Auto-claude-code-research-in-sleep 是什麼？
ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — 輕量級純 Markdown 技能，用於自主機器學習研究：跨模型審查循環、點子發現與實驗自動化。無框架、無鎖定，可與 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任何 LLM 代理協作。
Auto-claude-code-research-in-sleep 概覽
這是什麼
ARIS ⚔️（Auto-Research-In-Sleep）是一套輕量級、純 Markdown 的方法論，用於自主機器學習研究。它提供跨模型審查循環、點子發現與實驗自動化的技能。ARIS 不是一個平台或框架；它能與 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任何 LLM 代理協作，無需綁定。本專案採用 MIT 授權，為開源軟體。
主要功能
- 跨模型審查循環：執行者驅動實驗，由獨立模型（預設為 Codex MCP）進行審查。
- 純 Markdown 技能：無框架、無依賴；技能為直接安裝的純文字 Markdown 檔案。
- 獨立 CLI 與外掛：ARIS 也提供獨立命令列工具及多種環境的外掛。
- 多模型支援：可使用替代模型組合，包括 ModelScope 託管的模型；無需 Claude 或 OpenAI API。
- 支援每線程恢復與深度審計：可恢復中斷的對話，並以延長預算執行深度審計。
使用情境
- 自主 ML 研究：無需人工介入即可執行實驗與審查循環。
- 點子發現：透過跨模型批判產生並驗證研究點子。
- 實驗自動化：在不同 LLM 代理上編寫與自動執行實驗流程。
- 面試準備：附屬專案 EasyAIOffer 提供 34 份雙語 ML/LLM 面試重點整理。
快速開始
請參閱本存放庫的 README 以取得安裝與快速開始說明。
授權與價格
採用 MIT 授權。價格為開源（免費）。
內容整理自該專案公開的 README 與儲存庫資訊。
