ARIS: IA que realiza investigación ML mientras duermes

ARIS: Deja que la IA haga tu investigación ML mientras duermes

Auto-Research-In-Sleep (ARIS) es una colección revolucionaria de habilidades de Claude Code que automatiza todo el ciclo de vida de la investigación en aprendizaje automático. Con 5.4K estrellas en GitHub y artículos aceptados en AAAI 2026, esta es una investigación autónoma probada en producción.

🚀 Lo que hace ARIS (mientras duermes)

  1. /idea-discovery: Revisión de literatura → 8-12 ideas → verificación de novedad → pilotos en GPU → informe clasificado
  2. /auto-review-loop: GPT-5.4 revisa el artículo (5/10→7.5/10) → escribe experimentos → despliega en GPU → reescribe
  3. /paper-writing: Narrativa → matriz de afirmaciones → figuras → LaTeX → PDF listo para envío
  4. /rebuttal: Analizar revisiones → estrategia → borrador seguro → prueba de estrés GPT → PASTE_READY.txt
  5. /research-pipeline: Completo de principio a fin: idea → artículo → enviar

🎯 Resultados reales

Artículo Puntuación Sede Construido con
Artículo CS 8/10 "aceptación clara" Conferencia CS Claude + GPT-5.4
Artículo AAAI 7/10 "buen artículo" AAAI 2026 Pure Codex CLI

🔥 Características clave

  • Revisión adversarial entre modelos: Claude ejecuta, GPT-5.4 critica (supera el auto-juego)
  • Automatización de GPU: Local/remota/Vast.ai de alquiler, auto-depuración + reintento
  • Cero dependencias: Archivos SKILL.md puros en Markdown
  • Multi-plataforma: Claude Code, Codex CLI, Cursor, Trae, Antigravity, OpenClaw
  • Alternativas gratuitas: GLM-5 + MiniMax-M2.7 (sin necesidad de API de Claude/OpenAI)

🎮 Inicio rápido (5 minutos)

git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git
mkdir -p ~/.claude/skills/
cp -r skills/* ~/.claude/skills/
claude

Luego:

/research-pipeline "factorized gap in discrete diffusion LMs"

🛠️ Flujos de trabajo

Flujo 1: /idea-discovery "discrete diffusion models" → literatura + 8 ideas + pilotos Flujo 2: /auto-review-loop "my paper topic" → bucle de mejora de 4 rondas Flujo 3: /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md → PDF ICLR/NeurIPS Flujo 4: /rebuttal "paper/ + reviews" — venue: ICML

🌙 ¿Sin GPU? No hay problema

  • GPU serverless de Modal: gpu: modal (contribución de la comunidad)
  • Alquiler Vast.ai: gpu: vast alquila/destruye automáticamente
  • Nivel gratuito de ModelScope: 2000 llamadas/día

📈 Por qué funciona

Auto-revisión de un solo modelo = mínimos locales. ARIS usa colaboración adversarial:

Claude Code (ejecución rápida) × GPT-5.4 xhigh (crítica rigurosa)

Progresión real de puntuaciones (ejecución nocturna):

Ronda Puntuación Qué pasó
Inicial 5.0/10 Rechazo limítrofe
Ronda 4 7.5/10 ✅ 20+ experimentos GPU, pivote narrativo

🎉 Poder de la comunidad

  • 32 colaboradores, 12 habilidades comunitarias (escritor de pruebas, publicador de artículos, propuesta de subvenciones)
  • Destacado: PaperWeekly, awesome-agent-skills, AI Digital Crew
  • Adaptaciones: OpenClaw, Cursor, Trae (ByteDance), Antigravity (Google)

🚀 Comienza hoy

cd your-research-project
/research-pipeline "your research direction"  difficulty: nightmare

Despierta con un artículo listo para enviar. ARIS no reemplaza tu perspicacia - la amplifica 10x.

Repositorio GitHub | 📖 Documentación completa

Artículo original: Ver original

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