ARIS：全自动科研与论文工作流
ARIS（Auto-Research-In-Sleep）是一款专为机器学习科研定制的自动化工作流工具。它的核心理念是利用大模型在夜间或空闲时间处理繁琐的科研任务，实现从实验跑通到论文定稿的闭环。
核心架构
ARIS 没有采用复杂的四智能体分工，而是通过跨模型协作实现了高效闭环。在这个框架下，Claude Code 负责执行具体任务（读文件、写代码、跑实验、收结果），外部 LLM（通过 Codex MCP）专门负责评审（打分、找弱点、建议修复）。两个模型互不评阅自己的作业，通过反复的交叉辩论形成正向反馈。
为了降低使用门槛，它支持 GLM + GPT 或 GLM + MiniMax 等替代模型组合，无需强制依赖 Claude API 也能跑通全流程。
项目地址：https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
安装与环境配置
在本地跑通这套工作流非常简单，主要涉及三个步骤：
- 安装 Skills
git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git cp -r Auto-claude-code-research-in-sleep/skills/* ~/.claude/skills/ - 设置 Codex MCP
用于评审技能，需全局安装 npm 包并添加服务。
npm install -g @openai/codex claude mcp add codex -s user -- codex mcp-server - LaTeX 环境（仅工作流 3 需要）
如果只需要找 Idea 和自动 Review，不需要安装 LaTeX。若需生成 PDF，请确保系统已安装
latexmk和pdfinfo。# macOS brew install --cask mactex brew install poppler # Ubuntu/Debian sudo apt install texlive-full latexmk poppler-utils
三大核心工作流
项目内的 Skills 共同构成了一条端到端的科研流水线。最核心的三大工作流既可以作为独立模块单点发力，也能无缝串联使用。
1. 探索新方向 (/idea-discovery)
适用于还没有具体 Idea，或者想写 Survey 的情况。
- 调研：全景扫描最新论文、开放问题及局限性。
- 头脑风暴：自动生成 8-12 个具体 Idea。
- 初筛与验证：查新可行性、算力成本，Top Idea 进行深度 Devil's Advocate Review。
- Pilot 实验：并行跑 Top 2-3 个 Idea 的小规模实验，按信号排序。
一键调用示例：
claude > /idea-discovery "你的研究方向"
2. 自动科研循环 (/auto-review-loop)
这是实现'睡后科研'的关键。输入论文主题，系统会自动进行审稿、修复、再实验的循环。
- 安全机制：
