
ARIS 工作流總覽從 idea 到 paper 的 13 條 pipeline 如何一次看全【免費(fèi)下載鏈接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ?? (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleepARISAuto-Research-In-Sleep是一套純 Markdown 的 AI 科研工作流工具包83 個(gè)可組合 skill不綁框架、不鎖平臺(tái)配合 Claude Code、Codex 或任意 LLM agent 即可把找 idea → 跑實(shí)驗(yàn) → 改論文 → 投稿整條鏈路自動(dòng)化。本文帶你一次看全 ARIS 內(nèi)置的13 條命名 pipelineW1–W7、Wiki、WM外加 Effort / Assurance / Oracle 三條元開關(guān)5 分鐘搞清楚每條管什么、怎么單獨(dú)用、怎么串起來用。? 13 條 pipeline 總表先有地圖再上路編號(hào)命令一句話職責(zé)輸入 → 輸出W1/idea-discovery文獻(xiàn)調(diào)研 → 頭腦風(fēng)暴 → 查新 → 精煉方案研究方向 →IDEA_REPORT.md 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃W1.5/experiment-bridge讀計(jì)劃 → 寫代碼 → 跨模型審碼 → 部署 GPU → 收結(jié)果EXPERIMENT_PLAN.md→ 運(yùn)行中的實(shí)驗(yàn) 初始結(jié)果W2/auto-review-loop外部模型審稿 → 自動(dòng)修復(fù) → 再審循環(huán)到達(dá)標(biāo)論文 結(jié)果 → 改進(jìn)后的論文W3/paper-writing大綱 → 作圖 → LaTeX → 編譯 → 兩輪潤色NARRATIVE_REPORT.md→ 可投稿paper/main.pdfW4/rebuttal解析審稿意見 → 策略 → 起草 → 壓測 → 雙版本定稿審稿意見 → 可直接粘貼的回復(fù)W5/resubmit-pipeline純文本跨 venue 移植不加實(shí)驗(yàn)、不改 bib已打磨論文 → 新 venue 投稿目錄W6/paper-talk論文 → Beamer PPTX → 逐頁視覺打磨 → 審計(jì)論文 → 報(bào)告 slides 講稿W7/proof-orchestrator有狀態(tài)的定理攻堅(jiān)run 目錄 證據(jù)臺(tái)賬 GPT Pro 交接包一個(gè)硬定理 → 可追溯的證明案卷Wiki/research-wiki持久研究記憶論文 / idea / 實(shí)驗(yàn) / claim 四類實(shí)體跨會(huì)話積累使用即積累 → 失敗 idea 變防坑清單WM/meta-optimize分析 ARIS 自身使用日志提出 SKILL 改進(jìn)建議事件日志 → 待批準(zhǔn)的補(bǔ)丁Effort— effort:全局深度旋鈕lite / balanced / max / beast一個(gè)參數(shù) → 約 0.4×~5–8× 工作量Assurance— assurance:審計(jì)嚴(yán)格度旋鈕draft → submission一個(gè)參數(shù) → 投稿門松緊Oracle— reviewer: oracle-pro把審稿切換到最強(qiáng) Pro 級(jí)推理模型任意審稿 skill → 更狠的審稿人主鏈只有四步/research-pipeline就是 W1 → W1.5 → W2 → W3 的端到端編排敲一條命令睡一覺醒來收獲paper/main.pdf。完整目錄見 docs/SKILLS_CATALOG.md路由索引見 AGENT_GUIDE.md。 每條 pipeline 都能單獨(dú)用已有 idea直接進(jìn) W1.5有結(jié)果了跳到 W3。這也是 ARIS 的設(shè)計(jì)哲學(xué)——skill 之間靠放在固定位置的純文本文件交接如IDEA_REPORT.md→/experiment-bridge消費(fèi)不靠任何框架膠水。 W1–W1.5從方向到跑起來的實(shí)驗(yàn)工作流 1Idea 發(fā)現(xiàn)與方案精煉沒有具體 idea 時(shí)給一個(gè)方向即可。W1 串聯(lián) 5 個(gè) skillskills/idea-discovery/SKILL.md/research-lit多源調(diào)研arXiv / Zotero / 本地 PDF / 網(wǎng)絡(luò)整理領(lǐng)域全景/idea-creator頭腦風(fēng)暴 8–12 個(gè) idea按可行性與算力成本初篩/novelty-check對(duì) top idea 深度查新 反方評(píng)審/research-refine-pipeline凍結(jié)問題錨點(diǎn)、迭代打磨方法產(chǎn)出FINAL_PROPOSAL.md/experiment-plan生成 claim 驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)路線圖含消融、預(yù)算、執(zhí)行順序。失敗 idea 同樣入庫成為下次的禁入清單。模板可直接抄templates/RESEARCH_BRIEF_TEMPLATE.md。工作流 1.5實(shí)驗(yàn)橋接skills/experiment-bridge/SKILL.md 把計(jì)劃變成結(jié)果解析實(shí)驗(yàn)計(jì)劃 → 實(shí)現(xiàn)腳本 →跨模型代碼審查在燒 GPU 前抓邏輯 bug→ 最小 sanity check → 部署到本地 / 遠(yuǎn)程 / Vast / Modal GPU → 收集初始結(jié)果。任務(wù)量大時(shí)自動(dòng)切換/experiment-queueSSH 多 seed 隊(duì)列帶 OOM 重試。 W2自動(dòng)審稿循環(huán)——睡一覺醒來看結(jié)果skills/auto-review-loop/SKILL.md 是 ARIS 的靈魂外部模型默認(rèn) Codex GPT xhigh深讀論文 → 定位弱點(diǎn) → Claude 自動(dòng)修復(fù)改稿或跑補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)→ 再評(píng)審直到分?jǐn)?shù) ≥ 閾值默認(rèn) 6/10或撞MAX_ROUNDS默認(rèn) 4。內(nèi)置安全機(jī)制超 4 GPU 小時(shí)的實(shí)驗(yàn)自動(dòng)跳過、上下文壓縮后從REVIEW_STATE.json斷點(diǎn)恢復(fù)、明令不許隱藏弱點(diǎn)騙高分。 W3論文寫作流水線skills/paper-writing/SKILL.md 六步走/paper-planclaims-evidence 矩陣→/paper-figure數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)圖表→/paper-write逐節(jié) LaTeXBibTeX 走 DBLP/CrossRef 防幻覺→/paper-compile編譯修錯(cuò) 頁數(shù)驗(yàn)證→/auto-paper-improvement-loop兩輪內(nèi)容審稿 格式合規(guī)實(shí)測典型 4/10 → 8.5/10。投稿前還有五層跨模型審計(jì)鏈把關(guān)/experiment-audit評(píng)估代碼誠實(shí)嗎→/result-to-claim結(jié)論跟得上嗎→/paper-claim-audit數(shù)字寫對(duì)了嗎→/citation-audit每條引用屬實(shí)嗎→/kill-argument最強(qiáng)拒稿備忘錄壓測。assurance: submission時(shí)任何一層不綠就不許出終稿。 W4–W6投稿之后的下半場W4 Rebuttalskills/rebuttal/SKILL.md解析審稿意見 → 原子化成 issue 卡片 → 制定策略 → 可選自動(dòng)補(bǔ)跑實(shí)驗(yàn) → 起草 → 6 道 lint 跨模型壓測 → 輸出PASTE_READY.txt精確字?jǐn)?shù)直接粘貼 擴(kuò)展版。三道安全門每句有出處、每個(gè)承諾經(jīng)批準(zhǔn)、每條意見全覆蓋。W5 跨 venue 移植skills/resubmit-pipeline/SKILL.md硬約束寫死——不加新實(shí)驗(yàn)、不改 bib、不改框架、永不覆蓋舊投稿物理隔離新目錄 5 層匿名檢查 白名單微編輯。詳見 docs/RESUBMIT_AND_TALK_CN.md。W6 會(huì)議報(bào)告skills/paper-talk/SKILL.md論文 → 提綱 → Beamer PPTX 講稿 →/slides-polish逐頁視覺審字號(hào)縮放、中文字體、匿名占位紀(jì)律→ 可選 conference-ready 審計(jì)。 W7 Wiki理論軌道與持久記憶W7 證明編排skills/proof-orchestrator/SKILL.md把硬定理攻堅(jiān)當(dāng)作戰(zhàn)役而非一輪對(duì)話每個(gè) run 獨(dú)立目錄claim 標(biāo)注已證 / 猜想 / 已否決卡住時(shí)產(chǎn)出可直接粘貼的 GPT Pro 交接包新 run 只復(fù)用審計(jì)通過的結(jié)論以天為單位推進(jìn)。Wikiskills/research-wiki/SKILL.md只敲一次/research-wiki init即全程生效/research-lit找到的論文自動(dòng)入庫、/idea-creator先讀 wiki 再 ideate、/result-to-claim回寫 claim 狀態(tài)。核心洞察失敗的 idea 是最寶貴的記憶——知道什么不行的研究者比從零開始的研究者更強(qiáng)。?? WM / Effort / Assurance / Oracle四條元開關(guān)WM 元優(yōu)化skills/meta-optimize/SKILL.mdhooks 被動(dòng)記錄每次調(diào)用與參數(shù)覆蓋累積 5 次以上運(yùn)行后分析模式、生成 SKILL.md 補(bǔ)丁經(jīng)跨模型審核 用戶批準(zhǔn)才生效——優(yōu)化 ARIS 自己而研究產(chǎn)物不歸它管。Effort— effort: lite|balanced|max|beast調(diào)節(jié)論文數(shù) / idea 數(shù) / 輪次 / 種子數(shù)默認(rèn) balanced但審稿獨(dú)立性、引用核驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)誠實(shí)度任何檔位都不降檔。規(guī)范見 skills/shared-references/effort-contract.md。Assurance— assurance: draft|polished|conference-ready|submission獨(dú)立控制審計(jì)門松緊可與 effort 自由組合。契約見 skills/shared-references/assurance-contract.md。Oracle任意審稿類 skill 加— reviewer: oracle-pro即切換到最強(qiáng) Pro 級(jí)推理審稿未安裝時(shí)優(yōu)雅降級(jí)零影響。路由見 skills/shared-references/reviewer-routing.md。 上手三步從哪條 pipeline 開始你的處境敲什么只有方向想全自動(dòng)/research-pipeline 你的研究方向W1→W1.5→W2→W3已有 idea / 已有結(jié)果/idea-discovery或/auto-review-loop、/paper-writing審稿意見來了/rebuttal paper/ reviews — venue: ICML安裝只需克隆一次倉庫git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleep在項(xiàng)目里跑 tools/install_aris.sh 完成 skill 掛載GPU 服務(wù)器與 LaTeX 前置條件見 SETUP_GUIDE_CN.md審稿橋接 MCP 為 mcp-servers/codex-exec/server.py。?? 最后提醒ARIS 加速的是執(zhí)行不是判斷。生成的 idea 請(qǐng)用你的領(lǐng)域知識(shí)審視質(zhì)疑其假設(shè)——最好的研究 人的洞察 AI 的執(zhí)行力。13 條 pipeline 看全了選一條開始跑吧?!久赓M(fèi)下載鏈接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ?? (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleep創(chuàng)作聲明:本文部分內(nèi)容由AI輔助生成(AIGC),僅供參考